AI大模型LLM应用落地：购买GPU的最佳指南

摘要：尽管 2024 年是算法创新的突破之年， LLM 几乎每周都在创造新里程碑，但最先进硬件的重要性同样不可忽视。这些硬件创新是支撑我们突破瓶颈、充分发挥这些先进模型潜力的基础。

NVIDIA 再次凭借其 RTX 50 GPU 系列的发布，引起了科技界的广泛关注。

尽管 2024 年是算法创新的突破之年， LLM 几乎每周都在创造新里程碑，但最先进硬件的重要性同样不可忽视。这些硬件创新是支撑我们突破瓶颈、充分发挥这些先进模型潜力的基础。

在这篇文章中，我们将深入探讨 NVIDIA GPU 的世界，帮助你了解哪款 GPU 最适合你的需求。无论你是玩家、创作者还是 AI 爱好者，我们将解析关键特性、性能指标和成本考量，帮助你做出明智的投资决策。

不过 GPU 可不止 NVIDIA 一家厂商，一些顶级 GPU 品牌包括：

NVIDIA：在游戏、AI、数据中心和专业图形领域处于领导地位，以 CUDA、Tensor Cores 和 DLSS 而闻名。AMD：通过 Radeon 和 Instinct 系列在游戏和数据中心 GPU 领域与 NVIDIA 竞争，具有较强的性价比。Intel：通过 Arc 系列和如 Ponte Vecchio 等数据中心 GPU，正扩展进入独立 GPU 市场。Qualcomm：通过 Adreno 在移动 GPU 领域占主导地位，Adreno 驱动着 Snapdragon 芯片，为智能手机和 AI 提供强大支持。Apple：为 iPhone、iPad 和 Mac 设计定制 GPU，优化了性能和效率。

但是在这篇文章中，我们将讨论 NVIDIA 发布的几个重要 GPU 系列，以及你应该选择哪一款。

目标群体：玩家、创作者和AI爱好者。光线追踪：实时逼真的光照和反射效果。DLSS（深度学习超级采样）：AI驱动的上采样技术，提升性能和画质。Tensor 核心：加速AI和深度学习任务。CUDA 核心：高性能并行处理。产品：RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti。

如果你最近才买了电脑，那么很有可能配备了这款 GPU。

目标群体：数据中心和企业。Tensor 核心：针对 AI 和深度学习进行了优化。高内存带宽：最高支持 80GB HBM2e，带宽高达 2TB/s。MIG（多实例GPU）：高效的资源利用。FP16/FP32 精度：支持混合精度AI训练。产品：A100、A800。目标群体：企业级和超大规模 AI 工作负载。Transformer 引擎：针对 LLM 进行了优化。FP8 精度：减少内存使用，提高 AI 性能。高内存容量：80GB HBM3，带宽高达 3.35TB/s。第 4 代 Tensor 核心：AI 性能提高 3 倍。产品：H100。目标群体：边缘 AI、嵌入式系统和机器人技术。紧凑设计：适用于嵌入式应用的系统模块（SoM）。AI 加速：针对边缘工作负载的 Tensor 核心。低功耗：非常适合物联网和机器人应用。产品：Jetson Orin、Jetson Xavier。

这可能取决于很多因素，尤其是成本

成本GeForce RTX 系列：适中到中等价格（¥3650–¥14595）RTX 专业系列：高端（¥14600–¥43800）A 系列：昂贵（¥73000–¥109500）H 系列：非常昂贵（~¥219000）Blackwell 系列：高端（¥7299–¥14595）T 系列：中等价格（¥7300–¥14600）Jetson 系列：适中到中等价格（¥146–¥14600）DGX 系统：非常昂贵（¥1460000+）性能GeForce RTX 系列：高性能，适合游戏和入门到中级 AI 任务RTX 专业系列：非常适合专业工作流和中规模 AIA 系列：顶级性能，适合大规模 AI 训练和推理H 系列：最前沿技术，适合大规模 AI 模型和企业工作负载Blackwell 系列：高端，适合生成 AI 和实时渲染T 系列：优化 AI 推理和边缘计算Jetson 系列：高效，适合边缘 AI 和机器人技术DGX 系统：行业领先，适合企业 AI 和研究兼容性GeForce RTX 系列：适用于游戏 PC、工作站和 AI 框架RTX 专业系列：适用于专业软件和 AI 工具的认证A 系列：针对数据中心和企业 AI 框架进行了优化H 系列：为超大规模 AI 和企业基础设施设计Blackwell 系列：适用于游戏和 AI 开发平台T 系列：适用于服务器和边缘设备Jetson 系列：适用于嵌入式系统和边缘 AIDGX 系统：完全与 NVIDIA 的 AI 生态系统集成移动设备GeForce RTX 系列、RTX 专业系列、A 系列、H 系列、Blackwell 系列、DGX 系统：不适用于移动设备T 系列：适用于边缘设备，但不适用于移动设备Jetson 系列：非常适合移动机器人和边缘 AI运行巨大 LLM（>100B 模型）GeForce RTX 系列：有限（最多 24GB）RTX 专业系列：更好，但有限（最多 48GB）A 系列：优秀（最多 80GB HBM2e）H 系列：业内最佳（最多 80GB HBM3，FP8精度）Blackwell 系列：高端（最多 32GB GDDR7）T 系列、Jetson 系列：不适合运行巨大 LLMDGX 系统：理想选择（多个 A100/H100 GPU）适合小型 LLM（GeForce RTX 系列：优秀（例如 RTX 4090）RTX 专业系列：适合小型 LLM 和工作流A 系列、H 系列：过度配置，但效率高Blackwell 系列：优秀，适合小型 LLM 和生成 AI 任务T 系列：适合推理小型 LLMJetson 系列：有限，但可用于边缘AI推理DGX 系统：对小型 LLM 来说配置过高最适合企业A 系列：大规模 AI 训练和推理H 系列：最前沿的 AI 和超大规模工作负载DGX 系统：为企业和研究提供完整集成的 AI 平台RTX 专业系列：非常适合专业工作流和中规模 AI最适合个人使用GeForce RTX 系列：适合玩家、创作者和 AI 爱好者Blackwell 系列：高端，适合个人 AI 开发者Jetson 系列：适合爱好者进行边缘 AI 和机器人研究T 系列：适合专注于 AI 推理的个人开发者

一个建议：如果你能容忍推理延迟，可以选择价格更便宜的 GPU，并牺牲一些延迟。此外，像 HunYuan 视频或 DeepSeek-v3 这类模型可能需要大量的 GPU 内存，选择昂贵的 GPU 并非最佳选择，最好更注重数量而非质量。