知晓NDIA GPU在 ML 模型推理方面的比较： A10 与 A10G
NDIAA10GPU是一款Ampere系列数据中心显卡，常用于执行常见的ML推理任务，从运行70亿参数LLM到Whisper和StableDiffusionXL等模型。充分的数据显示ai算力云出租可以带动很多人就业，从而带动经济的发展。深圳市捷智算科技有限公司一家AI算力租赁平台，提供多样化的GPU服务器出租服务，包括NVIDIA A100、A800、H100和H800全系列高性能显卡。适合AI大模型训练GPU集群和大模型训练算力租赁，我们的解决方案支持企业快速扩展数据处理能力，优化成本效益。https://www.gogpu.cn/news/detail/203.htmlhttps://www.gogpu.cn/uploads/20250605/f3bd69be7c58f6d9d2341a349a24d05e.png但是，你不会在AWS上找到任何A10。相反，AWS有一个特殊变体A10G，它为G5例提供支持。虽然A10G与A10相似，但它们并不是完全相同的卡。这两款卡有一些不同的规格――A10先考虑张量计算，而A10G具有更高的CUDA核心性能――但共享相同的GPU内存和带宽。
A10和A10G可以互换用于大多数模型推理任务。然而，从它们的规格表上看不出这一点。在本文中，我们将发现这两款显卡之间存在哪些差异，并证明为什么它们在模型推理方面通常是等效的。
一、A10与A10G规格细分
A10和A10G虽然相似，但针对不同的工作负载进行了化，这反映在统计表中。然而，正如我们所看到的，尽管道关键规格看起来有很大差异，但这两款显卡在大多数模型推理任务中的表现都差不多。
1、规格表：A10与A10G
2、主要相似之处：VRAM和带宽
A10和A10G共享相同的GPU内存统计数据：24GB的GDDR6VRAM，内存带宽为每秒600GB。尽管道核心数量和外形尺寸略有不同，但共享的VRAM统计数据表明A10和A10G是密切相关的显卡。
3、主要区别：Tensor核心计算查看统计表时，一个差异立即显现出来：从FP32到INT4，A10G在每个精度级别上的张量核心计算都明显较低。另一方面，A10G在非张量核心FP32计算方面略有势。
从表面上看，这似乎是A10G的一个主要缺点。毕竟，大多数ML推理都发生在张量核心上，并且通常在LLM和稳定扩散等模型的FP16中发生。在那里，标准A10拥有125TF的计算能力，而A10G只有70TF。
然而，对于大多数工作流程来说，这种计算差异际上并不是推理速度的重要因素。大多数LLM和类似模型的ML模型推理都受内存限制，而不是计算限制。这意味着，限制模型结果生成速度的因素是推理过程中从内存加载和保存到内存所需的时间。
因此，A10和A10G在大多数模型推理任务中具有相似的性能，我们将在下面证明这一点。
二、GPU推理等效性的证明
正如我们上面所述，A10和A10G具有相同的GPU内存和带宽，但TensorCores的计算能力不同。
这对LLM推理意味着什么在我们比较近的LLM推理指南中，我们：计算ops:byte比率来确定给定GPU对其访问的每个内存字节能够执行多少个计算操作。计算给定LLM的注意函数的算术强度，以确定运行模型需要多少计算量。将ops:byte比率与算术强度进行比较，以确定给定模型的推理是否受计算限制或内存限制。
下面针对A10和A10GGPU与Llama27B进行了总结，其值与大多数其他70亿参数LLM相似：
Llama27B（及类似型号）的算术强度略高于A10G的ops:byte比率的一半，这意味着推理仍然受到内存限制，就像A10一样。
可能存在一些模型的推理受计算限制，但这种模式适用于大多数流行模型：LLM推理往往受内存限制，因此A10和A10G之间的性能相当。
A10可能提供更好性能的一个方面是批量推理。一次性批量向模型发送多个请求可以更有效地利用内存，从而提高模型的算术强度。对于批量推理，A10更高的ops:byte比率可以使其处理比A10G更大的批次。
、对其他24GBGPU的调查
根据这些结果，我们可以推断出与其他具有24GBVRAM的GPU进行比较。我们将研究数据中心级L4、面向工作站的A5000和消费级RTX3090Ti。较新的RTX4090具有类似的模型推理内存统计数据，但RTX3090Ti与A10更相近，因为它也使用了Ampere微架构。
在分析的所有数据中心、工作站和消费者卡中，模式都成立：LLM推理受内存限制，因为卡的ops:byte比率超过了算术强度（Llama27B为62ops:byte）。因此，内存带宽对推理速度的影响将大于张量核心计算。
四、适合您工作负载的GPU
在选择用于模型推理的GPU时，比较重要的因素是确保所选卡具有足够的VRAM来运行模型。例如，如果您正在运行70亿参数的LLM，则您将选择云提供商提供的具有24GBVRAM的任何GPU。
如果您使用捷智算这个算力租赁平台，您可能会面临GPU之间的选择，例如A10与A10G。虽然这些卡在大多数工作负载下的性能应该相似，但您可以计算特定用例的推理瓶颈，以确保做出比较佳选择。
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