浅淡A100-4090-性价比

大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化，性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。

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FP64（双精度浮点）性能： 这是区分游戏卡和计算卡的关键因素之一。在科学计算和某些高精度要求的AI应用中，FP64的性能非常重要。游戏显卡（如RTX 4090）通常在这一点上性能较弱，因为游戏通常不需要双精度计算。
关于A100/H100的不同版本： 您正确指出，这些GPU存在不同的版本，具有不同的内存容量（如96GB, 80GB, 40GB等）。这些不同的版本对于特定的应用场景（如大模型训练和推理）意味着不同的性能和适用性。
BF16和FP16： BFloat16（BF16）是一种浮点格式，它在AI计算中越来越流行，因为它在精度和性能之间提供了一个良好的平衡。而FP16（半精度）则是另一种常见的低精度浮点格式。这两种格式在AI应用中都很重要，尤其是在模型训练中。
FP32和FP16性能： 根据您提供的数据，RTX 4090在FP16和FP32上的性能相同，都是82.58 Tflops，而其FP64性能则显著较低。这表明它更适合于不需要高精度计算的应用。而H100在FP16上的性能为248.3 Tflops，在FP32上为62 Tflops，FP64性能为31.04 Tflops，这显示了它在更高精度计算上的优势。
RTX 4090与A100的FP16性能比较：
- 根据之前的讨论，RTX 4090的FP16性能约为82.58 Tflops，而A100的FP16性能可达约312 Tflops。不过，您引用的评论者“王一”提到，实际使用中4090的FP16性能接近于A100。这可能是因为不同的测试条件和使用场景会影响性能测量，或者由于不同的硬件版本和配置。
- 从理论规格上看，A100确实在FP16上显示出更高的性能，但实际应用性能可能会有所不同，取决于具体任务和软件优化。
大型机房环境下的成本考虑：
- 评论者“Crear”提到的成本分析观点非常重要。在评估GPU在数据中心的总成本时，不能仅仅考虑硬件和电费。还需要考虑机房空间、冷却系统、维护成本、硬件的可靠性和寿命等因素。
- 例如，尽管A100/H100的硬件成本可能更高，但它们可能在机房空间利用效率、耗电效率、维护需求和稳定性方面具有优势。这些因素在大规模部署时尤其重要。
- 交换机和存储成本也是重要的考虑因素，特别是在涉及到高速网络通信和大数据量存储的AI应用中

以上这些信息对于理解不同GPU的性能特点和适用场景至关重要。再次感谢您提供这些详细且关键的技术数据。在讨论GPU性能时，确保数据的准确性非常重要，尤其是在为特定的计算任务选择合适的硬件时。

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其实 GPT-3.5 Turbo 的 $0.002 / 1K tokens 真的挺良心的，有的卖 API 的，LLaMA-2 70B 都敢比 GPT-3.5 Turbo 卖得贵。

如果换成用 H100 做推理，重新算一下这笔账。一张 H100 至少要 3 万美金，一台 8 卡 H100 高配服务器加上配套的 IB 网络，起码要 30 万美金，同样按照 3 年摊销，每小时 11.4 美元。10 kW 功耗，电费每小时 1 美元。一个普通供电和散热的机架只能放 2 台 8 卡 H100，机柜租用成本（不含电费）还按 1500 美元算，合每小时 1 美元。一共 13.4 美元一小时。

论文 ["Reducing Activation Recomputation" ](2205.05198.pdf (arxiv.org))中，计算过程涉及的公式 "token 长度 \* batch size \* hidden layer 的神经元数量 \* 层数 \* (10 + 24/张量并行度)" 是用来估算正向传播过程中需要的内存空间。

这个公式的每部分代表的含义是：

token 长度：这是输入序列中的token的数量。
batch size：这是在单次训练/推理过程中同时处理的数据样本数量。
hidden layer 的神经元数量：这是每个隐藏层中神经元的数量。
层数：这是神经网络中的层数。
(10 + 24/张量并行度)：这部分是公式中比较复杂的部分，它代表每个神经元为正向传播存储中间状态所需的字节数。

特别是，"(10 + 24/张量并行度)" 这部分可能是指：

10字节：可能是估算每个神经元基础内存需求的经验值。这可能包括神经元的激活值和其他必要的辅助信息。
24/张量并行度：这表明当使用张量并行时，每个神经元的内存需求会减少。张量并行会将模型的一部分分配到多个处理单元（如GPU）上，因此每个单元只需存储一部分模型的中间状态。这里的“24”可能是一个针对特定模型或层类型的估算值，表明在没有张量并行的情况下每个神经元需要额外的24字节。随着张量并行度的增加，每个处理单元需要的额外存储量会减少。

这个公式提供了一个估算正向传播中内存需求的方法，特别是在大型模型和复杂网络结构中非常有用。不过，具体的数字可能会根据模型的结构和实现方式有所不同。

公式 "token 长度 * batch size * hidden layer 的神经元数量 * 层数 * (10 + 24/张量并行度)" 用于估算深度学习模型在正向传播过程中对内存的需求。这个计算结果代表正向传播中需要为存储中间状态（activations）分配的总内存量。

让我们通过一个假设的示例来演示这个公式的计算结果。假设我们有以下参数：