Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景中一個至關重要的組成部分：構建高效、靈活的計算架構的基石—NVIDIA GPU 產品線。

在人工智能和深度學習領域，NVIDIA 憑借其強大的 GPU 產品線占據著舉足輕重的地位。NVIDIA 擁有數十款功能各異的 GPU 產品，可用于部署和運行不同規模的機器學習模型，從邊緣設備到大規模數據中心，幾乎涵蓋了所有應用場景。

然而，NVIDIA GPU 的命名規則較為復雜，涉及架構代號（如 Ampere、Hopper）、性能等級（如 A100、A40）以及其他技術特征等多重維度，這使得用戶在選擇時容易感到困惑。要充分理解這些不同顯卡的性能特征、成本效益，乃至僅僅記住它們繁復的命名規則，對許多用戶來說都是一項不小的挑戰。 

一、如何挑選適合的數據中心 GPU？

在人工智能領域，特別是生成式人工智能工作負載和機器學習模型推理方面，擁有強大且經濟高效的硬件解決方案是每個從業者的共同追求。

然而，數據中心級 GPU 的選型并非像在商店里隨意性挑選電子產品那樣簡單明了——后者通常只有少數幾個配置選項和清晰的升級路徑可供選擇。相反，GPU 的選擇更類似于購買汽車：我們的預算、具體應用場景以及對性能的需求將在眾多具有不同功能、價格和市場可用性的車型和年份中引導我們的最終決策。

為了幫助大家更好地應對這一挑戰，本文將首先深入解析 NVIDIA 數據中心級 GPU 的命名規則，幫助大家快速識別一款顯卡的底層架構和性能層級。NVIDIA 的命名體系通常采用字母數字組合的形式，這些看似復雜的代碼實際上蘊含著關于 GPU 核心架構、顯存容量、計算能力等關鍵技術規格的重要信息。掌握這些命名規則，是進行有效選型的基礎。

在此基礎上，本文還將提供一系列清晰且直接的方法，用于對不同 GPU 的性能進行客觀比較。我們將從浮點運算能力、內存帶寬、互聯技術等多個維度進行剖析，并提供一個包含多款常用于模型訓練、微調和模型服務的數據中心級 GPU 的關鍵技術規格對比表格。通過本文的解析，大家將能夠根據自身的實際需求，在眾多 NVIDIA GPU 產品中做出明智的選擇，從而構建高效且經濟的 AI 計算平臺。

二、GPU 命名規則解讀

企業生產級或數據中心級 GPU 的命名規則乍看之下可能較為復雜，例如 K80、T4、A100、L40 等名稱，初學者往往難以理解其含義。然而，這些看似隨機的字母和數字組合并非隨意排列，而是經過精心設計的，它們實際上編碼了關于 GPU 架構、性能參數和關鍵技術規格的重要信息。

NVIDIA 數據中心 GPU 的命名規則通常包含以下幾個維度的信息：

1.字母：

或稱之為“架構代號（Architecture）”代表 GPU 的核心架構，通常用一個或多個字母表示，代表 GPU 的微架構。例如：

• K：Kepler 架構
• T：Turing 架構
• A：Ampere 架構
• H：Hopper 架構
• L: Ada Lovelace 架構

在 NVIDIA GPU 的命名體系中，首字母通常代表該 GPU 采用的微架構。微架構是 GPU 芯片設計的核心，決定了其基本的運算方式、指令集以及內部結構。每隔幾年，NVIDIA 都會針對其消費級和數據中心產品線推出全新的微架構，以實現性能和能效比的顯著提升。

圖：NVIDIA GPU 架構發展歷程

從本質上來講，每個新的架構通常代表著性能、能效比和新技術的顯著提升。GPU 的微架構是影響其性能和功能的最關鍵因素之一。不同的架構在設計理念、內部結構和支持的技術特性上可能存在顯著差異。

例如，某些架構可能更側重于通用計算性能，而另一些架構則可能針對特定的工作負載（例如深度學習、圖形渲染）進行優化。因此，理解 GPU 的架構對于選擇合適的硬件至關重要。

2.性能層級（Tier）：

通常用數字表示，數字越大通常代表性能越強。

在同一微架構下，NVIDIA 會根據不同的市場定位和應用需求，推出多款不同性能層級的 GPU 產品，以滿足各種計算負載的需求。這些不同的層級通常通過數字來區分，數字越大，代表該 GPU 的性能越強、價格越高，通常也意味著更高的功耗。

不同層級的 GPU 針對不同的計算負載進行了優化，以下是近年來一些常見層級的特點和應用場景：

（1） “4” 系列：入門級或低功耗級

 “4” 系列 GPU 通常是同代產品中體積最小、功耗最低的型號，其設計目標是在有限的功耗預算下提供足夠的計算性能。這類 GPU 適合對性能要求不高、注重成本效益的應用場景，例如：

• 輕量級的模型推理任務，例如圖像分類、自然語言處理等。
• 邊緣計算設備或低功耗服務器。
• 對成本敏感的應用部署。

（2）“10” 系列：中端推理優化級

“10” 系列 GPU 通常是針對人工智能推理應用進行優化的中端產品。它們在性能、功耗和成本之間取得了較好的平衡，適合需要較高推理吞吐量和較低延遲的應用場景，例如：

• 大規模的在線推理服務。
• 視頻分析和圖像處理。
• 實時語音識別和翻譯。

（3）“40” 系列：高端圖形和虛擬工作站級

 “40” 系列 GPU 通常是面向專業圖形應用和虛擬工作站的高端產品。它們擁有強大的圖形渲染能力和計算性能，適合對圖形處理和計算性能要求較高的應用場景，例如：

• 專業級圖形設計和渲染。
• 高性能計算可視化。
• 虛擬桌面基礎設施 (VDI)。

（4）“100” 系列：旗艦級高性能計算和人工智能級

 “100” 系列 GPU 是同代產品中性能最強、價格最高的旗艦級產品。它們擁有最多的內核數量、最大的顯存容量和最高的內存帶寬，專為處理最 demanding 的計算負載而設計，例如：

• 大規模的模型訓練和微調。
• 高性能科學計算和模擬。
• 超大規模數據中心部署。

3.其他標識符：

有時還會包含其他字母或數字，用于表示特定的變體、配置或目標應用場景。例如：

• T4 中的 "4" 可能暗示其定位是推理（Inference）應用。
• 某些針對特定工作負載優化的 GPU 可能會帶有后綴。

在實際的業務場景中，理解 NVIDIA GPU 的性能層級對于根據自身需求選擇合適的硬件至關重要。錯誤地選擇過高或過低的層級都可能導致資源浪費或性能瓶頸。

例如，如果只需要進行簡單的模型推理，選擇 “100” 系列的 GPU 顯然是過度投資；而如果需要進行大規模的模型訓練，選擇 “4” 系列的 GPU 則無法滿足性能需求。

三、常見的GPU 型號對比解析：基于 GPU 命名推斷顯卡特性

結合前文所述的架構代號（字母）和性能層級（數字）這兩個關鍵因素，我們可以通過 GPU 名稱中的字母和數字組合來推斷出關于該顯卡的一些重要信息，從而更好地進行選型。以下通過幾個具體的示例進行說明：

示例一：T4 與 L4 的比較

L4 是 T4 的直接后繼者，屬于同一性能層級，針對相似的應用場景設計。然而，兩者在微架構和技術規格上存在顯著差異：

• 微架構： L4 采用更新的 Ada Lovelace 架構（2023 年發布），而 T4 則采用較早的 Turing 架構（2018 年發布）。
• 顯存容量： L4 配備了更大的顯存容量，達到 24 GB，而 T4 僅有 16 GB。
• 核心數量和性能： L4 擁有更多且更強大的計算核心，因此在性能上優于 T4。

雖然兩者的目標功耗相似，但 L4 憑借更先進的架構和更高的顯存容量，在相同的功耗下能夠提供更強的計算性能，更適合處理對顯存容量有較高要求的任務。

示例二：A10 與 A100 的比較

A100 是基于 Ampere 架構的旗艦級產品，而 A10 則是該架構下的一個較低層級的型號。兩者都基于相同的 Ampere 微架構，但在規模和性能上存在顯著差異：

• 核心數量和性能： A100 擁有遠多于 A10 的計算核心，因此在計算性能上遠超 A10。
• 顯存容量： A100 配備了更大的顯存容量，以支持更大規模的模型訓練和推理。
• 功耗： 由于規模更大、性能更強，A100 的功耗也高于 A10。

因此，A100 更適合需要處理大規模模型訓練、微調和高吞吐量推理等 demanding 計算任務的場景，而 A10 則更適合對成本和功耗敏感、對性能要求相對較低的應用場景。

示例三：K80 與 T4 的比較

比較不同架構和不同層級的 GPU 通常較為復雜。K80 采用了相對古老的 Kepler 架構（發布于十多年前），而 T4 則采用了更現代的 Turing 架構。

雖然 K80 擁有雙 GPU 芯片，但由于架構的落后，其性能和能效比遠不及 T4。因此，對于大多數現代機器學習任務而言，T4 不僅速度更快，而且由于功耗更低，每分鐘運行成本也更低。這個例子也說明了架構的重要性，即使核心數量更多，落后的架構也可能導致性能不如新架構。

示例四：T4 與 A10 的模型服務能力比較

T4 和 A10 都屬于針對推理優化的 GPU，但由于性能層級的不同，它們在模型服務能力上也存在差異。T4 適合服務中等規模的模型，例如圖像分類、目標檢測等。而 A10 則擁有更強的計算能力和更大的顯存容量，可以服務更大規模的模型，例如大型語言模型 (LLM) 的推理。

通過以上示例，我們可以看到，結合 GPU 名稱中的字母（架構）和數字（層級），可以有效地推斷出該 GPU 的一些關鍵特性，并根據自身的需求選擇合適的硬件。理解這些命名規則，有助于更好地理解 NVIDIA 的 GPU 產品線，并做出明智的購買決策。

通過以上更詳細的解釋和示例，大家可以更深入地理解如何根據 GPU 名稱進行選型，并了解到不同架構和層級 GPU 之間的差異。

Happy Coding ~

Reference ：

[1]     https://www.nvidia.com/en-us/data-center/data-center-gpus/