显卡

1. 消费级显卡（GeForce RTX系列）

适合个人研究者、小规模训练或微调，性价比较高，但显存较小，不适合超大规模模型。

• RTX 4090
  • CUDA核心：16,384
  • 显存：24GB GDDR6X
  • 适合：单卡训练中等规模模型（如LLaMA-7B/13B微调）。
• RTX 4080/4080 Super
  • 显存：16GB GDDR6X
  • 适合：小规模模型或推理。
• RTX 3090/3090 Ti
  • 显存：24GB GDDR6X（二手市场常见，性价比高）。
• RTX 6000 Ada Generation（工作站级）
  • 显存：48GB GDDR6（ECC支持），适合需要大显存的场景。

注意：消费级显卡通常无ECC显存校验，且多卡并行效率低于专业卡。

2. 专业级显卡（NVIDIA RTX/Tesla系列）

针对数据中心和企业级训练，支持多卡高速互联（NVLink）、ECC显存等特性。

• RTX 5000/6000 Ada
  • 显存：32GB~48GB GDDR6，支持NVLink，适合中等规模训练。
• Tesla V100（Volta架构）
  • 显存：16GB/32GB HBM2（32GB版更受欢迎）。
  • 支持Tensor Core（混合精度训练），曾是早期Transformer模型的标配。
• Tesla A100（Ampere架构）
  • 显存：40GB/80GB HBM2e（带宽1555GB/s）。
  • 支持NVLink 3.0（多卡互联带宽600GB/s），适合大规模分布式训练。
• Tesla H100（Hopper架构）
  • 显存：80GB HBM3（带宽3TB/s）。
  • 支持Transformer引擎（加速LLM训练），性能较A100提升数倍。

3. 数据中心级显卡（计算加速卡）

专为AI训练和HPC设计，通常需搭配服务器使用。

• A100 80GB
  • 行业标杆，支持多实例GPU（MIG），可分割为多个计算单元。
• H100
  • PCIe版和SXM版（后者性能更强），适合LLM训练（如GPT-4级别模型）。
• B100/B200（2024年发布）
  • 下一代AI加速卡，预计性能较H100再提升。

4. 特殊用途显卡

• DGX系统：英伟达预配置的AI服务器，如DGX A100（8×A100）、DGX H100。
• Grace Hopper超级芯片：CPU+GPU集成设计，针对超大规模AI优化。

选择建议

• 入门/个人学习：RTX 3090/4090（24GB显存可微调中小模型）。
• 中小团队：A100 40GB（二手）或RTX 6000 Ada（48GB）。
• 企业级训练：H100集群或A100/H100多卡服务器（需NVLink支持）。

关键参数对比

如果需要更具体的推荐（如预算、模型规模），可以进一步补充信息！

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