做LLM推理时，常见的显卡如何选择？

本文主要是介绍做LLM推理时，常见的显卡如何选择？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

随着开源LLM越来越成熟，业务接入LLM推理也成为必然，如何选模型大小和显卡，主要看下面这些。

一、选GPU显卡

在选择显卡进行大型语言模型推理时，主要要看下面几个指标：

1、 VRAM（视频随机存取存储器）：

VRAM 的容量直接影响您能够加载的模型的大小。大型语言模型需要大量的内存来存储权重和进行计算。

至少12 GB VRAM 是推荐的起点，更大的模型可能需要 24 GB 或更多。

2、 CUDA核心数

CUDA核心数越多，表示 GPU 在执行并行运算时的能力越强。

大量的 CUDA核心有助于提高处理大型神经网络的速度。

常见显卡的配置及价位

以下是一些常见 NVIDIA 显卡系列的比较表，主要依据 VRAM 容量和 CUDA 核心数量这两个关键指标。

请注意，这些值是每个系列中典型型号的数据，并不代表每款具体显卡的全部配置。

显卡系列	典型示例	VRAM (GB)	CUDA核心数量	价位及定位
GTX 16	GTX 1660 Ti	6	1536	1K左右，没有 Tensor核心，低端游戏和基本计算。
RTX 20	RTX 2080 Ti	11	4352	2～3K，高端游戏和基本AI/ML应用。
RTX 30	RTX 3080	10	8704	3～4K，高性能游戏和专业级AI/ML应用
RTX 40	RTX 4090	24	16384	2W左右，极端性能游戏和顶级AI/ML应用
Tesla A100	Tesla A100	40/80	6912	10W+， 数据中心，高性能计算和深度学习
H100	Hopper H100	80	16896	10W+， 超高性能计算，AI研究和数据分析

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上表中 Tesla A100 的 CUDA 核心数小于 RTX 4090，但这并不意味着在大数据运算中更好。

• A100内存容量和带宽更大；
• A100 的张量核心（Tensor Cores）和稀疏张量核心（Sparsity-enabled Tensor Cores）专为 AI 和机器学习计算优化，提供了比传统 CUDA 核心更高的效率和吞吐量；
• A100 可以虚拟化为多达七个独立的 GPU，允许多个任务同时在一个物理 GPU 上高效运行。

A100 在需要大规模并行处理和高速内存的环境中，具有 4090 不可比拟的性能优势。

二、选模型大小

从模型尺寸来说，不同尺寸的模型对显卡的概略需求如下：

模型参数	推荐硬件	典型显存需求	使用场景
2B（20亿参数）	笔记本及部分高性能手机	适用于低规格设备，需模型剪枝和量化	优化后的低端设备推理
7B（70亿参数）	消费级GPU，如NVIDIA RTX 2070或2080	8GB至10GB	适用于普通消费者的中等规模模型
70B（700亿参数）	高端GPU如NVIDIA RTX 3090，A6000	24GB及以上	需要高端设备的大规模模型，适合推理优化
400B（4000亿参数）	多GPU或专用AI加速器如NVIDIA DGX系统	多个GPU，每个GPU具有高内存容量	需要数据中心级硬件的极大规模模型

–

这些硬件需求会随着模型优化技术的进步而变化。例如，通过模型压缩和高效的推理框架，可以大幅降低运行大型模型所需的资源。

总结

从上面的配置和价格看，业务要接入本地LLM推理，目前最合适的选择应该是：

• 7～8B的模型；
• 消费级GPU： RTX 20～30 系列的显卡， 2～4K的费用。

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