不專業整理 - A100 / RTX 6000 / 4090 價格與 LLM 效能數據

論大型語言模型(LLM)，目前仍由 ChatGPT 稱霸，要開發相關應用，LLM 模型訓練及執行成本很高(參考：訓練大型語言模型有多燒錢？)，透過 OpenAI 或 Azure 的 API 整合應是成本效益比較高的做法，

不過，有些應用情境不允許資料上傳到雲端，或必須重訓練或微調以符合需求，就必須考量採用 LLaMA、Mistral、Gemma 等開源模型並採購設備在地端執行。

跑 LLM 模型的 CPU/RAM/SSD 等級是其次，最關鍵的還是 GPU。

H100 / A100 價格為 120 及 60 萬，目前有錢也買不到，可不用列入考量。再來是工作站等級 GPU，RTX-6000/5000/4500/4000/4000 SFF... 等，RTX-6000 有 48G 記憶體，不需量化可直接跑 13B 大小的模型，價格約 18 萬。再下來是一般玩家咬咬牙勉強買得下手的消費級顯卡 4090，價格 6 萬。若一張不夠，想體驗團結就是力量，工作站等級的高階主機，可以讓你插到四張雙寬度顯卡或七張單寬度顯卡。

總之，要發揮地端 LLM 威力還是要靠鈔能力，要跑 7B 或 13B LLaMA 2 模型，不同等級 GPU 的效能差異如何？砸錢裝兩張 GPU 效能會加倍嗎？這篇算是「遠觀豬走路」性質的不專業資料蒐集，求有個籠統概念就好。

既然花了時間查了資料，順手分享給有興趣的同學加減參考。

先看不同型號單一 GPU 的價格與跑 LLM 的效能數字：

【資料來源】

• 常用AI運算GPU顯示卡硬體規格價格比較表選擇指南線上估價
• Transformers Benchmark

表格有附不同 GPU 跑 llama2-7b-chat 及 llama2-13b-chat 模型的效能數字，單位為 Tokens/s。CPU 只能用慘烈形容，不到 2。4090 跑 7B 模型數字挺漂亮，甚至贏過 A100。有趣的是 8 bit 量化版的數很難看，4 bit 量化版也輸給 16 bit，關於這點網路上討論不少，我的理解這是用動態量化節省記憶體的代價。參考：2-3x slower is to be expected with load_in_4bit (vs 16-bit weights), on any model -- that's the current price of performing dynamic quantization。

下個問題，如果口袋夠深，買了可插多卡的工作站，多插幾張 GPU 跑推理模型會快一點嗎？我找到一篇 3090 跑 Llama2 7B 的測試數據 (LLM Inference on multiple GPUs with 🤗 Accelerate)，圖表上方為單純推理，下方為批次模式執行。插到五張 3090 時可明顯看到隨著 GPU 數量增加，GPU 間溝通成本會抵銷增加的算力，成績不升反降。