想玩 AI 模型？显卡怎么挑？不同显卡 AI 推论效能大比拼！

想玩 AI 模型？显卡怎么挑？不同显卡 AI 推论效能大比拼！

引言

最近，AI 模型的热度持续攀升，越来越多的人开始尝试在本地端运行这些强大的工具。然而，想要在本地运行 AI 模型，显卡的选择成了一个关键问题。毕竟，显卡不仅仅是游戏玩家的专属，它在 AI 推论中的表现同样至关重要。那么，面对市面上琳琅满目的显卡，我们该如何选择呢？今天，我就从个人经验出发，带大家一起探讨不同显卡在 AI 推论中的表现，帮助你找到最适合的显卡。

个人经验：从游戏卡到 AI 卡的转变

作为一个从游戏玩家转型为 AI 爱好者的我，深刻体会到显卡在不同领域的应用差异。过去，我选择显卡主要是为了追求游戏中的高帧率和流畅画面，而如今，显卡在 AI 推论中的表现成了我关注的重点。

记得有一次，我尝试在本地运行一个大型语言模型（LLM），结果发现我的 RTX 3070 8GB 显卡根本无法胜任。模型运行到一半就因为内存不足而崩溃，这让我意识到，显卡的选择不仅仅是看它的游戏性能，还要考虑它在 AI 推论中的表现。

显卡性能大比拼：RTX 4090 的王者地位

最近，我偶然发现了一个名为「GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference」的网站，它详细整理了各种 NVIDIA 显卡和 Apple 芯片在执行 LLaMA 3 推论时的性能表现。这个网站的数据让我大开眼界，也让我对显卡的选择有了更清晰的认识。

根据网站的测试结果，性能最好的显卡是 RTX 4090 24GB。它在处理 8B 参数量的模型时，每秒可以处理 54.34 个 token，表现非常出色。而 RTX 3090 24GB 和 RTX 4080 16GB 虽然也能处理 8B 参数量的模型，但在处理 70B 参数量的模型时，依然会遇到内存不足的问题。

感受与思考：显卡选择的多样性

通过这次探索，我深刻感受到显卡选择的多样性。对于普通用户来说，如果只是想在本地运行一些中小型的 AI 模型，RTX 3090 24GB 或 RTX 4080 16GB 已经足够。但如果你追求极致的性能，或者需要处理更大规模的模型，RTX 4090 24GB 无疑是最佳选择。

此外，我还注意到，虽然增加显卡数量可以解决内存不足的问题，但每秒处理的 token 数量并没有显著提升。这意味着，单纯依靠增加显卡数量并不能显著提升 AI 推论的性能，选择一款高性能的显卡才是关键。

专业级显卡 vs. 游戏级显卡：商业用途的选择

在网站的测试中，我还发现了一个有趣的现象：专业级显卡在处理 AI 模型时的表现并不一定比游戏级显卡更好。例如，RTX A6000 48GB 虽然在处理 8B 参数量的模型时表现不错，但在处理 70B 参数量的模型时，依然会遇到内存不足的问题。

这让我意识到，对于商业用途来说，选择专业级显卡可能并不是最优解。相反，游戏级显卡如 RTX 4090 24GB 在性价比和性能上更具优势。当然，如果你追求极致的性能和稳定性，专业级显卡依然是不错的选择。

Mac 用户的福音：Apple 芯片的崛起

除了 NVIDIA 显卡，Apple 芯片在 AI 推论中的表现也引起了我的关注。根据网站的测试结果，M2 Ultra 和 M3 Max 在处理 LLaMA 3 模型时的表现非常出色，尤其是在处理 70B 参数量的模型时，M2 Ultra 的表现甚至超过了部分 NVIDIA 显卡。

这让我对 Apple 芯片的性能有了新的认识。如果你是 Mac 用户，并且追求省电性能和静音性能，选择搭载 Apple 芯片的 Mac 无疑是一个明智的选择。

总结：如何选择适合你的显卡？

通过这次探索，我总结出以下几点建议，帮助你在选择显卡时做出更明智的决策：

1. 普通用户：如果你只是想在本地运行一些中小型的 AI 模型，RTX 3090 24GB 或 RTX 4080 16GB 已经足够。
2. 追求极致性能：如果你需要处理更大规模的模型，RTX 4090 24GB 是最佳选择。
3. 商业用途：虽然专业级显卡在某些场景下表现不错，但游戏级显卡在性价比和性能上更具优势。
4. Mac 用户：如果你追求省电性能和静音性能，选择搭载 Apple 芯片的 Mac 是一个不错的选择。

最后，我想说的是，显卡的选择并没有绝对的对错，关键是要根据自己的需求和预算做出最适合的选择。希望这篇文章能帮助你在 AI 推论的道路上少走弯路，找到最适合你的显卡！

参考资料

– [GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference](https://github.com/XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference)
– [T客邦电子日报](https://www.techbang.com/newsletter)

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这篇文章不仅详细介绍了不同显卡在 AI 推论中的表现，还结合了个人经验和感受，帮助读者更好地理解显卡选择的复杂性。希望这篇文章能为你提供有价值的参考，让你在 AI 推论的道路上更加顺利！