优选机房
低至450.00元/月起
低至4500.00元/月起
低至4500.00元/月起
低至350.00元/月起
低至400.00元/月起
推理卡和训练卡在性能上有哪些主要区别？
发布日期:
2024-10-17 14:46:56
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1870.html
本文关键词
浮点运算能力：
训练卡：强调单精度（FP32）和半精度（FP16）的高性能，因为这些精度对于训练过程中的精确计算至关重要。例如，NVIDIA的A100 GPU拥有312 teraFLOPs的FP16 Tensor Core性能，适合进行大规模的深度学习模型训练。
推理卡：可能不需要那么高的浮点运算能力，但在某些应用场景下，整数精度（如INT8）足以满足准确率要求，同时能够大幅提高计算效率和降低功耗。例如，华为Atlas 300I Duo推理卡提供280 TOPS INT8算力，优化了整数精度计算。
显存容量和带宽：
训练卡：通常配备更大的显存和更高的内存带宽，因为训练大型神经网络模型时，需要存储大量的权重、激活值和梯度信息。例如，NVIDIA A100有两个版本：40GiB和80GiB的HBM2显存，提供更大的内存总线和更大的带宽。
推理卡：显存带宽要求较高，但显存容量要求一般，因为推理时的显存占用可以控制在较小的范围内。推理卡往往不需要太大的显存，但考虑到其吞吐量，因此其显存带宽依旧是有要求的。
多卡互联能力：
训练卡：支持多卡互联和分布式训练，这在大规模并行计算中非常重要。例如，NVIDIA的A100 GPU支持NVLINK技术，可以实现多卡互联。
推理卡：基本不要求具备多卡互联能力，因为推理任务通常可以在单卡上完成。
能效比：
训练卡：在训练过程中，算力是主要考虑的问题，因此训练卡可能在能效比上不如推理卡。
推理卡：更注重能效比，即单位能耗下的计算能力，这使得它们更适合大规模部署和长期运行。例如，华为Atlas 300I Duo推理卡提供1.86 TOPS/W的超高能效比。
延迟和吞吐量：
训练卡：在训练过程中，通常更关注整体的训练时间，而不是单个样本的处理时间。
推理卡：优化了数据处理流程，以减少从输入到输出的时间延迟，这对于实时性要求高的应用（如自动驾驶、语音识别）尤为重要。
注册有礼
在线咨询
咨询热线：400-028-0032优选机房
低至450.00元/月起
低至4500.00元/月起
低至4500.00元/月起
低至350.00元/月起
低至400.00元/月起
热门推荐
