机器学习及其子类别深度学习需要大量的计算能力，而这些计算能力只能由 GPU 提供。然而，任何 GPU 都无法做到这一点，因此这里介绍了最适合机器学习的 GPU、为什么需要它们，以及如何为您的项目选择合适的 GPU！
为什么需要 GPU 来进行机器学习？
如前所述，机器学习需要大量只有 GPU 才能提供的功能，虽然 CPU 对于较小规模的应用程序来说可以很好地工作，但任何比单线程任务或通用计算更繁重的任务只会导致挫折和瓶颈。它们在计算能力上的显着差异归因于GPU的并行处理能力和核心数量的巨大差异。典型的 CPU 可能有 4 到 16 个核心，而最适合机器学习的 GPU 可能有数千个核心，尤其是张量核心，每个核心都能够同时处理一小部分计算。
这种并行处理是比 CPU 更好地处理矩阵和线性代数计算的关键，这就是为什么 GPU 更适合训练大型机器学习模型等任务。然而，选择最适合机器学习的 GPU 并不容易。
如何为 AI 和 DL 选择最佳 GPU
现在，大多数 GPU 的功能都足以处理典型任务；然而，机器学习和深度学习需要更高水平的能力和质量。因此，剩下的问题是：什么才是适合深度学习的优秀 GPU？
一个好的深度学习 GPU 应该具备以下品质和特性：
Cuda 核心、Tensor 核心和兼容性
AMD 和 Nvidia 为机器学习和深度学习提供了最好的 GPU，其中后者相当领先。这要归功于 Nvidia 的 Tensor 和 CUDA 核心。张量核心处理人工智能和机器学习中常见的计算，例如矩阵乘法和卷积（用于深度神经网络）。另一方面，CUDA 核心允许用于 AI 训练的最佳 GPU 通过在 GPU 上有效分配操作来执行并行处理。没有这两者的 GPU 通常难以应对 ML 和 DL 工作负载。
也就是说，AMD 最近对 ROCm 平台和 MI 系列加速器的升级改进了其 GPU，您将在我们的列表中看到它们。然而，由于其优化的软件生态系统和广泛的框架支持（例如 TensorFlow、PyTorch、JAX），Nvidia 的 GPU 仍然是深度学习的最佳 GPU。用于机器学习的最佳 GPU 应该与这些 ML 框架具有高度兼容性，因为不匹配可能会导致加速、驱动程序和库支持（例如 NVIDIA 的 cuDNN、TensorRT）以及整体面向未来的可扩展性方面的效率低下。
您也可能无法完全访问 NVIDIA CUDA 工具包提供的工具，例如 GPU 加速库、C 和 C++ 编译器和运行时以及优化和调试工具。
VRAM（视频 RAM）、内存标准和内存带宽
与任何与计算机相关的事物一样，RAM 很重要，这同样适用于机器学习和深度学习的最佳 GPU。由于训练机器学习模型的数据集可能变得非常大（深度学习可达多个 TB），因此用于机器学习的最佳 GPU 应该具有足够的 VRAM 以便快速访问。这是因为深度学习模型在训练和推理过程中需要大量内存来存储权重、激活和其他中间数据。用于 AI 训练的最佳 GPU 还应该具有足够的内存带宽，以便您可以移动这些大型数据集并加快计算速度。
最后，内存标准是选择用于深度学习的最佳 GPU 时的一个重要因素。 GPU 通常是 GDDR（图形双倍数据速率）或 HBM（高带宽内存）。虽然 GDDR 内存为机器学习和游戏等提供高带宽，但最好的机器学习 GPU 使用 HBM，它具有更高的带宽和更高的效率。
| 图形处理器类型 | 显存容量 | 内存带宽 | 内存标准 | 最适合 |
| 入门级（例如 RTX 3060、RTX 4060） | 8GB – 12GB | ~200-300 GB/秒 | GDDR6 | 小模型、图像分类、兴趣项目 |
| 中档（例如 RTX 3090、RTX 4090） | 24GB | ~1,000 GB/秒 | GDDR6X | 大型数据集、深度神经网络、变压器 |
| 高端 AI GPU（例如 Nvidia A100、H100、AMD MI300X） | 40GB – 80GB | ~1,600+ GB/秒 | HBM2 | 大型语言模型 (LLM)、AI 研究、企业级 ML |
| 超高端 GPU（例如 Nvidia H100、AMD Instinct MI300X） | 80GB – 256GB | ~2,000+ GB/秒 | HBM3 | 大规模人工智能训练、超级计算、海量数据集研究 |
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TFLOPS（万亿次浮点运算）和浮点精度
当然，GPU 性能是通过其处理能力来衡量的。这取决于三个因素：TFLOPS、内存带宽和浮点精度。我们已经讨论了用于 AI 训练的最佳 GPU 的内存带宽；这就是其他两个的含义及其重要性。 TFLOPS 或 Teraflops 是衡量 GPU 处理复杂计算速度的单位。因此，TFLOPS 不是测量处理器的时钟速度（处理器每秒完成多少个周期），而是测量 GPU 每秒可以执行多少万亿次浮点运算。简而言之，TFLOPS 告诉您 GPU 在处理数学繁重的任务方面有多强大。
然而，顾名思义，浮点精度显示了 GPU 允许模型维持的精度水平。用于深度学习的最佳 GPU 使用更高的精度（例如 FP32），这可以提供更准确的计算，但会牺牲性能。较低的精度（例如 FP16）可以加快处理速度，但精度会略有降低，这对于 AI 和深度学习任务来说通常是可以接受的。
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2025 年最适合机器学习的 GPU
现在您已经很清楚最适合机器学习的 GPU 应该具备什么，下面是我们按顶级、内存带宽、VRAM 等排名的最佳 GPU 列表。
| 图形处理器 | 显存 | 内存带宽 | 内存标准 | 每秒浮点运算次数 | 浮点精度 | 兼容性 |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64、FP32、FP16 | CUDA、TensorFlow |
| NVIDIA A100 张量核心 | 80 GB | 2 TB/s | HBM2 | 1,979 | FP64、FP32、FP16 | CUDA、TensorFlow、PyTorch |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 82.6 | FP32、FP16 | CUDA、TensorFlow |
| NVIDIA RTX A6000 张量核心 | 48 GB | 768 GB/s | GDDR6 | 40 | FP64、FP32、FP16 | CUDA、TensorFlow、PyTorch |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12 GB | 504 GB/s | GDDR6X | 35.6 | FP32、FP16 | CUDA、TensorFlow |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 40 | FP64、FP32、FP16 | CUDA、TensorFlow、PyTorch |
| AMD Radeon Instinct MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64、FP32、FP16 | ROCm、TensorFlow |
NVIDIA H100 NVL
最好的机器学习 GPU H100 NVL 为大规模深度学习提供卓越的性能，并针对多租户、高性能工作负载进行了优化。
- 最适合： 前沿的人工智能研究、大规模模型训练和推理。
- 缺点： 极其昂贵，主要适合企业级或研究环境。
NVIDIA A100 张量核心 GPU
A100 具有 80 GB 高带宽内存 (HBM2)，可为神经网络提供强大的性能，适合重载工作负载。
- 最适合： 大规模机器学习模型、人工智能研究和基于云的应用程序。
- 缺点： 价格昂贵，主要针对企业。
NVIDIA RTX 4090
非常适合游戏和 AI 工作负载，具有 24 GB GDDR6X 内存和大规模并行计算能力。
- 最适合： 高端机器学习任务和人工智能研究需要极高的计算能力。
- 缺点： 耗电大、成本高、体积大。
NVIDIA RTX A6000 张量核心 GPU
支持 48 GB GDDR6 内存的 AI 应用，非常适合工作站和专业创作者。
- 最适合： 人工智能研究、深度学习和高性能工作负载。
- 缺点： 成本高，通常适合专业环境。
NVIDIA GeForce RTX 4070
具有强大的光线追踪功能，具有 12 GB GDDR6X 的良好平衡价格和性能
- 最适合： 具有中等机器学习需求的爱好者和小型企业。
- 缺点： 对于较大的数据集和非常大的模型来说，VRAM 有限。
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 Ti 高显存容量（24 GB GDDR6X）和计算能力，非常适合训练中大型模型。
- 最适合： 需要强大人工智能处理的爱好者和研究应用程序。
- 缺点： 成本非常高，消耗大量电力，并且对于较小的项目来说可能是过度的。
AMD Radeon Instinct MI300
非常适合 AI 和 HPC 工作负载，具有具有竞争力的性能。
- 最适合： 以 AMD 为中心的设置上的机器学习工作负载。
- 缺点： 与 NVIDIA 相比，其在深度学习领域的地位较低，支持的框架也较少。
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随着计算能力需求的不断增长以及人工智能模型变得越来越大、越来越复杂，GPU 必将成为我们生活中不可或缺的一部分。因此，最好阅读它们并了解它们的工作原理和内容。
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