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这是关于 NVIDIA GPU 选择的深度指南。

核心内容：
1. NVIDIA GPU 在科技界的重要性
2. 不同 GPU 品牌介绍
3. NVIDIA 重要 GPU 系列及选择建议

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

NVIDIA再次凭借其RTX 50 GPU系列引发了科技界的广泛关注。虽然2024年是算法创新突破的一年，LLMs几乎每周都取得新的里程碑，但尖端硬件的重要性不容小觑。这些硬件创新是我们突破限制、充分利用这些先进模型潜力的基石。

在这篇文章中，我们将深入探讨NVIDIA GPU的世界，帮助您了解哪一款最适合您的需求。无论您是游戏玩家、创作者还是AI爱好者，我们都会解析关键特性、性能指标和成本考虑因素，以指导您的投资。

但在此之前，您可能已经知道（我猜测），NVIDIA并非唯一的GPU提供商。

一些顶级的GPU品牌有哪些？
NVIDIA：在游戏、AI、数据中心和专业图形领域处于领先地位，以其CUDA、Tensor核心和DLSS技术著称。
AMD：在游戏和数据中心GPU领域与Radeon和Instinct系列竞争，在性价比方面表现强劲。
Intel：通过Arc系列和Ponte Vecchio数据中心GPU等进入独立GPU领域。
Qualcomm：凭借Adreno技术主导移动GPU市场，为智能手机和AI提供Snapdragon芯片。
Apple：为iPhone、iPad和Mac设计定制GPU，优化性能和效率。

今天，在这篇文章中，我们将讨论NVIDIA发布的一些重要GPU系列，以及您应该选择哪一款。

为什么我们只讨论NVIDIA？因为与其它品牌相比，它的GPU与任何类型的用例都高度兼容，并且被更广泛地使用。

我们将讨论不同的NVIDIA GPU系列，然后从成本、性能、GenAI特定等方面进行比较。

光线追踪：实时逼真的光照和反射。

DLSS（深度学习超级采样）：AI驱动的性能和质量升级。

Tensor核心：加速AI和深度学习任务。

CUDA核心：高性能并行处理。
例子：RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti。

您个人笔记本电脑（如果最近购买）有很大可能配备了这款GPU。

认证驱动程序：针对CAD、3D渲染和AI优化。

高内存容量：高达48 GB GDDR6。

光线追踪和Tensor核心：增强渲染和AI能力。

NVLink支持：多GPU可扩展性。
例子：RTX A6000、RTX A5000。

Tensor核心：针对AI和深度学习优化。

高内存带宽：高达80 GB HBM2e，带宽2 TB/s。

MIG（多实例GPU）：高效资源利用。

FP16/FP32精度：支持混合精度AI训练。
例子：A100、A800。

Transformer引擎：针对大型语言模型（LLMs）优化。

FP8精度：减少内存使用，提升AI性能。

高内存容量：80 GB HBM3，带宽3.35 TB/s。

第4代Tensor核心：AI性能提升3倍。
例子：H100。

DLSS 4：AI驱动的多帧渲染。

FP4精度：适用于生成AI模型。

NVIDIA NIM微服务：预包装AI模型。

高AI性能：计算任务高达3,352 TOPS。
例子：RTX 5090、RTX 5080。

紧凑设计：嵌入式系统级模块（SoM）适用于嵌入式使用。

AI加速：Tensor核心针对边缘工作负载。

低功耗：理想用于物联网和机器人。
例子：Jetson Orin、Jetson Xavier。

集成AI平台：结合多个GPU（例如，A100、H100）和优化的软件。

高性能：针对大规模AI模型训练和推理设计。

NVIDIA AI企业套件：预配置AI工具和框架。
例子：DGX H100、DGX A100。

低功耗：针对节能AI推理优化。

Tensor核心：加速AI工作负载。

灵活的形态：适用于服务器和边缘设备。

那么，您应该选择或购买哪款GPU呢？
这可能取决于很多因素，尤其是成本（您可能负担不起最昂贵的型号）。

RTX专业系列：高端（2,000美元-6,000美元）

A系列：昂贵（10,000美元-15,000美元）

H系列：非常昂贵（约30,000美元）

Blackwell系列：高端（999美元-1,999美元）

T系列：中端（1,000美元-2,000美元）

Jetson系列：经济实惠至中端（20美元-2,000美元）

DGX系统：非常昂贵（200,000美元以上）

RTX专业系列：适用于专业工作流程和中规模AI

A系列：顶级，适用于大规模AI训练和推理

H系列：尖端，适用于大规模AI模型和企业工作负载

Blackwell系列：高端，适用于GenAI和实时渲染

T系列：针对AI推理和边缘计算优化

Jetson系列：适用于边缘AI和机器人

DGX系统：企业AI和研究领域的最佳选择

RTX专业系列：针对专业软件和AI工具认证

A系列：针对数据中心和企业AI框架优化

H系列：针对超大规模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AI

DGX系统：完全集成到NVIDIA的AI生态系统中

T系列：适用于边缘设备，但不是移动设备

Jetson系列：理想用于移动机器人和边缘AI

RTX专业系列：较好但有限（最高48 GB）

A系列：优秀（最高80 GB HBM2e）

H系列：顶级（最高80 GB HBM3，FP8精度）

Blackwell系列：高端（最高32 GB GDDR7）

T系列、Jetson系列：不适合大型LLM

DGX系统：理想（多个A100/H100 GPU）

RTX专业系列：适用于小型LLM和工作流程

A系列、H系列：超乎必要但效率极高

Blackwell系列：适用于小型LLM和GenAI任务

T系列：适用于小型LLM推理

Jetson系列：有限但可用于边缘AI推理

DGX系统：对于小型LLM来说过于强大

H系列：前沿AI和超大规模工作负载

DGX系统：面向企业和研究的全集成AI平台

RTX专业系列：非常适合专业工作流程和中等规模的AI

Blackwell系列：高端个人AI开发者

Jetson系列：边缘AI和机器人爱好者的选择

T系列：以AI推理为重点的个人开发者

一点小贴士，如果你在推理过程中可以接受一些延迟，那么购买性价比更高的GPU并降低延迟会更合适。另外，一些型号如HunYuan视频或DeepSeek-v3可能需要充足的GPU内存。选择昂贵的GPU并不是最佳选择。最好关注数量而不是质量。