生成式人工智能最佳云GPU

租用GPU时生成式AI的实际需求

生成式AI是一个广泛的范畴。它涵盖了自回归大型语言模型、基于扩散的图像和视频生成器、文本转音频和音乐模型，以及越来越多同时处理多种模式的多模态系统。共同点是这些模型相对于输入数据来说都很大，瓶颈几乎总是GPU内存而非纯计算能力。在阅读上面的比较之前，了解哪些维度对该工作负载影响最大会有所帮助。

• 显存容量决定了你能加载什么。模型权重必须与激活值一起放入内存中，训练时还需包含优化器状态和梯度。对量化的7B–13B参数模型进行推理时，单张24GB显卡足够，而以更高精度服务70B模型则需要80GB级别的加速器或多GPU配置。
• 内存带宽决定了令牌吞吐量。生成式推理受限于内存：每生成一个令牌都需要将模型权重通过计算单元流式传输，因此数据中心加速器上的HBM级带宽比同等显存的基于GDDR的消费级显卡能产生更高的每秒令牌数。
• 低精度支持在这里比许多其他工作负载更重要。加速FP16、BF16，尤其是FP8或INT8的张量核心让你能在更少内存和更高速度下运行更大模型。支持FP8的硬件是服务和训练最新大型模型的显著差异化因素。
• 互连一旦模型无法放入单个GPU，就变得至关重要。高带宽连接如NVLink，以及多节点训练的节点级网络，能在权重分片到多个GPU时保持它们的高效供给。仅靠PCIe的多GPU配置虽可用，但会限制大型模型训练和张量并行推理的性能。

匹配工作负载与合适的层级

“生成式AI”的租用需求因用途而异。用此视角审视上述列表能帮你节省费用和避免挫折。

推理与服务

如果你部署模型为用户生成文本、图像或音频，需选择每美元内存带宽最高且显存足够容纳模型及合理的KV缓存（随上下文长度增长的每请求内存）。对于聊天式和长上下文生成，KV缓存大小可与权重相当，因此实例大小不能仅按模型权重来定。量化为INT8或FP8可让你在更小显卡上运行更大模型或支持更多并发请求。对于实时、低延迟服务，通常单个快速GPU副本优于将模型分散到多GPU。

微调与适配

大多数定制基础模型的团队采用参数高效微调（LoRA/QLoRA），而非完全训练。尤其是QLoRA保持基础模型量化，仅训练小型适配器权重，大幅降低显存需求——大模型可在单张24GB–48GB显卡上调优。相比之下，全量微调大模型需要内存中存储优化器状态和梯度，可能使需求成倍增加，推动你使用80GB加速器或带强互连的多GPU节点。

预训练与大规模训练

从零开始训练大型生成模型是最苛刻的情况。它依赖多GPU和多节点扩展，因此互连带宽、快速共享存储以保证数据加载、以及支持HBM和FP8的高端可靠加速器都非常重要。这时按需可用性和稀缺性成为规划问题，通常承诺或预留容量比追逐最低现货价更合理。

如何阅读上面针对生成式AI的比较

表格处理了实时细节，但浏览时应考虑以下因素：

• 先看显存，再看带宽。筛选出能实际容纳模型及其KV缓存的实例，然后优先选择HBM级内存以提高推理吞吐量。
• 单GPU还是多GPU。如果模型能放入单GPU，单张快速显卡通常比无法充分利用的多GPU机箱更简单且更便宜。仅当模型确实跨卡时，才选择支持NVLink的多GPU实例。
• 计费粒度。生成式工作负载常有突发性——批量图像任务、评估运行、间歇性端点。按秒或按分钟计费及快速停止实例的能力能避免为闲置加速器付费。
• 现货与按需。可中断实例适合容错的批量生成和带检查点的微调，因中断只需重启。但对必须持续在线的用户端点风险较大。
• 存储与出站流量。模型权重体积大，检查点的持久存储费用也不小；检查各选项对存储和数据传输的收费，而不仅是GPU时间。

由于最受欢迎加速器的价格和供应频繁变动，请将上面比较中的实时数据视为准确信息，并用这里的指导决定哪些行值得比较。

常见问题解答

生成式AI需要多少显存？

这取决于模型大小和精度。量化模型在7B–13B参数范围内可用24GB消费级显卡运行，中等大小模型和全精度服务倾向于48GB显卡，70B参数及以上的大模型通常需要80GB级加速器或多GPU组合。长上下文生成时务必为KV缓存预留额外内存。

生成式AI应使用现货还是按需实例？

容错的批量图像或视频生成及带检查点的微调适合使用现货或可中断容量，中断仅意味着重启成本。生产推理端点和无法轻易恢复的长时间训练应使用按需或预留容量，因意外回收影响更大。

我需要80GB数据中心GPU，还是消费级显卡就够？

实验、LoRA/QLoRA微调及服务小到中等量化模型时，24GB消费级GPU通常足够且租金更低。需要更高内存带宽以提升吞吐量、FP8加速、NVLink多GPU扩展，或更大模型和批量时，则升级到支持HBM的80GB加速器。

为什么我的令牌生成速度慢，即使GPU未被充分利用？

生成式推理通常受内存带宽限制而非计算限制，因此即使计算利用率低，也可能达到较高的每秒令牌数上限。解决方案是使用更快内存（HBM而非GDDR）的显卡，将模型量化为INT8或FP8，或批量处理更多请求，使从内存流式传输的权重同时服务多个生成。