你的深度学习工作站应该用多少 GPU？

在深度学习和人工智能方面，GPU 是训练速度、模型容量和整体生产力背后的驱动力。您选择的 GPU 数量将直接影响实验的运行速度、您可以处理的数据集或模型的大小，以及您的团队扩展的效率。关键问题不仅仅是“我需要多少 GPU？”还包括

“我正在运行什么工作负载，性能、成本和可扩展性之间的平衡关系是什么？”

今天让我们讨论一下 GPU 是否是深度学习工作站的好选择，深度学习需要多少 GPU，以及哪些 GPU 是深度学习计算解决方案的最佳选择。

GPU 因其并行处理设计而成为人工智能工作负载的标准，其速度超过了 CPU 的顺序性。虽然 CPU 曾经拥有更大的RAM容量，但它们无法与 GPU 在训练神经网络和处理常量计算方面的速度相媲美。

这种转变始于英伟达的 CUDA，它将 GPU 从图形扩展到通用计算。2010 年代中期的 AlexNet 等突破展示了 GPU 在深度学习方面的优势，巩固了它们在人工智能研究和行业中的作用。

选择合适的 GPU 取决于您的工作负载和环境。关键考虑因素包括内存、互连、外形尺寸和用例。考虑到这些，以下是 GPU 选项的分解方式：

• 消费级：价格实惠、功能强大的单卡设置（24-32GB VRAM），但在多GPU扩展方面有限。

•     英伟达 GeForce RTX 5090、英伟达 GeForce RTX 5080、英伟达GeForce RTX 4090

   

• 专业：工作站 GPU 具有稳定的专业工作负载驱动程序、更大的内存（高达 96GB）和更好的多GPU支持。

•     示例：英伟达 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q工作站版、英伟达 RTX 6000 Ada

   

• 企业级：针对 AI/HPC 优化的数据中心 GPU。被动冷却，无视频输出，最大计算性能，最佳多GPU缩放。

•     示例：英伟达 DGX B系列、英伟达 HGX H 系列、英伟达 H 系列 NVL

对于大多数初学者来说，像英伟达 RTX 5090 这样具有 32GB VRAM 的高端消费级 GPU 可以在成本和性能之间达到最佳平衡。对于高级用户来说，4x 英伟达 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 工作站是一个不错的选择。对于企业，请立即联系联泰集群，以帮助您配置专用的 GPU 加速计算基础架构。

单 GPU 设置

单个 GPU 通常是许多研究人员和爱好者的起点。它提供了一种经济高效的学习、实验和构建较小模型的方法。虽然单 GPU 系统可能看起来像是一个开始，但它们满足了 80% 的用户需求，特别是在爱好者领域，为本地 LLM 和轻量级机器学习模型提供动力。

• 最适合原型制作、课程作业和个人项目

• 与多 GPU 系统相比，功耗和冷却需求更低

• 受较大模型的内存大小和训练时间的限制

   

如果您刚开始使用或主要使用较小的数据集，建议使用单个高内存 GPU，如 RTX 5090 和 32GB VRAM。如果您计划升级此系统，请选择 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 等工作站 GPU，以实现未来的可扩展性。

多 GPU 工作站/服务器（2-4 个 GPU）

一旦你需要比单个 GPU 提供的性能更高的性能，转向 2-4 个 GPU 是很自然的一步。多 GPU 平台提供：

• 通过并行加速训练

• 使更大的数据集和模型能够放入内存

• 更复杂的设置需要软件支持才能扩展

   

多 GPU 设置平衡了电源和可访问性，但您必须在工作站和服务器之间进行选择：

• 工作量：如果你主要做模型开发和测试，工作站是够用的。对于生产培训或部署管道，服务器更适合。

• 网络：服务器提供更好的存储、集群和高速网络连接。工作站通常仅限于本地网络。

• 环境：工作站应放置在桌子下或实验室中。服务器适用于具有适当冷却和全天候运行的机架，可由团队通过网络远程访问。

   

这种设置非常适合研究实验室、初创公司和工程师，他们需要更快地完成培训，而无需进入完整的数据中心基础设施。

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多 GPU 计算服务器（8-10 个 GPU）

配备 8 个 GPU 的服务器代表了企业级性能。这些系统专为生产人工智能、大规模研究和高性能培训而设计。投资 8-GPU 系统的组织通常会部署多个单元以实现最大吞吐量。

• NVLink 或 NVSwitch 等高带宽互连提高了扩展效率

• 处理大型语言模型、扩散网络和复杂计算机视觉等工作负载

• 伴随着更高的成本、更高的功率要求和先进的冷却需求

   

对于这些系统，英伟达提供了 PCIe 和 SXM GPU 外形尺寸供考虑：

• 互连带宽：SXM 提供更高的带宽，并支持 NVSwitch，以便在所有 GPU 上更好地扩展。PCIe 更实惠，但仅限于用于通信的 PCIe 通道。

• 散热和功耗设计：SXM GPU 在密集的机架环境中需要液体或先进的空气冷却。PCIe GPU 更容易集成到标准服务器中。

• 升级灵活性：PCIe GPU 更容易更换或混合使用。SXM 是焊接的，对于增量升级来说不太灵活。

   

如果您的工作负载需要最大限度的 GPU 间通信，并且您拥有高级冷却的基础设施，SXM 是最佳选择。对于更灵活、更注重成本的部署，PCIe GPU 仍然是一个不错的选择。有关更多信息，您可以在此处阅读有关 SXM 与 PCIe 的更多信息。

任何 GPU 都可以用于深度学习，但大多数最好的 GPU 都来自英伟达。我们所有的建议都将支持这一点，因为英伟达目前拥有市场上一些最高质量的 GPU。尽管 AMD 在图形密集型工作负载方面正在迅速取得进展，并成为可靠数据中心的基石。

无论您是想涉足深度学习领域，从消费级 GPU 开始，还是加入我们对顶级数据中心 GPU 的推荐，甚至是实现托管工作站服务器的飞跃，我们都会为您提供这三大选择。

虽然深度学习工作站的 GPU 数量可能会根据您选择的 GPU 数量而变化，但一般来说，试图最大限度地增加您可以连接到深度学习模型的 GPU 数量是理想的。从至少四个 GPU 开始进行深度学习将是你最好的选择。

英伟达 GeForce RTX 5090

RTX 5090 是英伟达最强大的消费级 GPU，也是深度学习的强大起点。虽然作为游戏 GPU 销售，但其性能接近专业显卡，并配有 32GB 的 VRAM，足以用于大多数主流 AI 模型，包括半量化 LLM 和大型视觉模型。

• 最适合个人、业余爱好者和小规模人工智能开发人员

• 具有成本效益的中型模型原型制作和培训

• 由于消费卡设计，多 GPU 扩展受限

   

如果您想在不超出企业预算的情况下构建高端工作站，RTX 5090 是最佳选择。

英伟达 RTX PRO 6000 Blackwell

RTX PRO 6000 Blackwell 是英伟达针对专业 AI 和 HPC 工作负载的新旗舰产品。它具有 96GB 的 GDDR7 VRAM，内存带宽为 1.8TB/s，提供上一代的两倍内存和带宽。这使得它非常适合超过消费者 GPU 限制的深度学习模型，包括高级视觉模型和更大参数的 LLM。

• 非常适合从事高端人工智能的研究实验室、工程团队和内容创作者

• 大 VRAM 允许运行无量化的全精度模型

• 高带宽确保训练和推理的数据吞吐量更快

   

RTX PRO 6000 Blackwell 有三个版本：工作站版、Max-Q 版和服务器版，为台式机或机架式服务器提供了灵活性。

英伟达 H 系列 NVL

对于企业 AI，英伟达 H 系列 NVL 设定了标准。它提供 141GB 的 HBM3e 内存和令人难以置信的 4.8TB/s 内存带宽，使其成为最快、内存最丰富的 GPU 之一。H系列 NVL 专为数据中心和大规模人工智能而设计，旨在实现最大吞吐量和多 GPU 性能。

• 包括 NVLink，支持 1.8TB/s GPU 到 GPU 带宽的双 GPU 配置，以绕过 PCIe 瓶颈

• 非常适合训练超大型模型、高参数 LLM 和 HPC 模拟

• 需要具有高级冷却和电源的机架式服务器环境

   

如果您需要企业AI或HPC的终极性能，H 系列 NVL 是目前可用的最强大的基于 PCIe 的 GPU。

额外奖励：英伟达 HGX B 系列

英伟达 HGX B 系列是基于 SXM 的下一代 GPU，专为最高性能的 AI 和 HPC 工作负载而构建。每个 B 系列 GPU 提供 192GB HBM3e 内存的大规模计算，针对大规模训练和推理进行了优化。与 PCIe GPU 不同，B 系列是 SXM 平台的一部分，提供完整的 NVLink 和 NVSwitch 互连，使系统中的所有 GPU 能够以极高的带宽进行通信，实现近乎线性的扩展。

• 专为 8-GPU 服务器和多节点集群而设计

• 比 PCIe 解决方案更高的互连带宽，可实现卓越的扩展性

• 需要先进的冷却（通常是液体）和数据中心环境

   

HGX B 系列平台是英伟达 DGX 和 OEM 构建的 AI 服务器等系统的基础，使其成为企业培训和部署企业 LLM 和多模式 AI 的首选。如果您的目标是跨 GPU 的最大性能和可扩展性，那么基于 SXM 的 B 系列是无与伦比的。

我真的需要多个 GPU 来进行深度学习吗？

并非总是如此。单个高内存 GPU 足以用于学习、原型制作和运行较小的模型。在训练大型模型或处理企业级工作负载时，多 GPU 设置变得必要。

我应该从多少 GPU 开始？

对于大多数初学者和研究人员来说，从一个高端 GPU（如 RTX 4090 或 RTX 5090）开始就足够了。随着模型和数据集的增长，对于严肃的研究或生产工作来说，扩展到 2-4 个 GPU 是很常见的。

PCIe 和 SXM GPU 有什么区别？

PCIe GPU 更容易集成、升级和适应标准服务器。SXM GPU 提供更高的带宽，与 NVLink/NVSwitch 更好的互连，并为多 GPU 系统提供卓越的扩展性，但需要高级冷却，并且固定在系统上。

我什么时候应该从工作站转移到服务器？

选择一个工作站进行开发、实验和本地培训。当您需要 24/7 正常运行时间、远程访问、更好的网络或计划扩展到机架或集群环境时，请转移到服务器。

我如何知道我是否需要 GPU 集群？

如果你的工作负载涉及训练大型语言模型、多模式人工智能，或者任何需要数百 GB VRAM 和数周计算的工作，那么一台服务器是不够的。在这一点上，具有快速互连的多节点集群变得至关重要。

对于你需要多少 GPU，没有一个通用的答案；这取决于你在 AI 旅程中的阶段。无论您是在试验、培训生产模型，还是部署大规模系统。单个 GPU 可能足以用于早期研究，但随着模型的增长和项目投入生产，多 GPU 服务器和最终的多系统集群变得至关重要。

投资 GPU 计算是为了规划增长。从满足当前工作负载的内容开始，但要考虑未来对更快培训、分布式工作负载和可靠部署的需求。每个阶段的正确基础设施确保您的人工智能开发保持高效、可扩展，并为下一步做好准备。与联泰集群工程师咨询，配置您的计算基础设施以满足您的独特需求。