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在 AI 领域，有两大场景对 GPU 的需求最大，一个是模型训练，另一个是 AI 推理任务。但是很多人多可能在最开始为自己的项目做 GPU 选型时，都很难判断哪些 GPU 适合做模型训练，哪些 GPU 更适合去做推理任务。所以我们通过这篇文章将基于 GPU 指标来帮助大家对比分析NVIDIA 的 H100、A100、A6000、A4000、V100、P6000、RTX 4000、L40s、L4 九款GPU，哪些更推荐用于模型训练，哪些则更推荐用于推理。 推理、训练对 GPU 的要求有什么不同 要想了解不同 GPU 更适合哪些业务，我们需要先从不同业务对 GPU 的要求来分析。大语言模型（LLM）的训练和 AI 推理任务对 GPU 的需求是有不同的侧重点的，以下是主要的区别： 1. 计算能力需求： 训练： 训练过程涉及大量的矩阵运算和梯度计算，因此需要强大的计算能力，尤其是浮点数的运算性能。训练大模型（如GPT-3、GPT-4）需
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