深度 | NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

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近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习模型的广泛应用，GPU（图形处理单元）作为加速计算的重要硬件，在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发，对比分析NVIDIA 的 L40s、A10、A40、A100、A6000 五款GPU在AI推理任务中的表现。 AI推理任务对GPU的性能要求 正如我们在开篇所讲的，推理任务对 GPU 的要求与模型训练不同，所以在了解如何为推理任务挑选 GPU 之前，我们需要了解推理任务对 GPU 的性能提出了哪些要求。它们主要是： 高吞吐量：在许多实际应用中，如自动驾驶、实时语音识别等场景下，系统需要处理大量的并发请求，因此GPU需要具备高吞吐量来保证快速响应。 低延迟 ………………………………