AI 推論使用 GPU、DDR4、AI 100 SSD 的傳輸量非正式比較
【本文約有1,897字】
這篇文章探討了使用不同硬體（GPU、DDR4、SSD）進行AI推論的數據傳輸速率及效率比較，結果顯示GPU VRAM（如RTX 4090）的數據傳輸速率和效率遠高於DDR4 DRAM和SSD。在處理10萬張照片時，RTX 4090僅需21.1小時，而DDR4和SSD則分別需要34.41天和59.49天。結論指出，為追求高效能，應優先選擇高性能GPU，儘管成本較高，但其效能提升是其他儲存技術無法匹敵的。這張表格展示了不同GPU與儲存技術的數據傳輸速率、每張照片採用 API 呼叫本地端地 Ollama 掛載的 llava-llama3 (CLIP) 模型運算時間及處理10萬張照片所需的總時間。RTX 3090和RTX 4090的加入顯示了高端GPU相較於RTX 3080及其他儲存方案的性能優勢。
其中的 SSD 方案，速度差異是有點令我大吃一驚，和我原本想得有點不太一樣。
各種硬體配置的數據傳輸速率及效能比較
首先，我們需要了解各類硬體配置的數據傳輸速率和其對運算效率的影響。以下是我們針對五種不同硬體配置進行的比較：
計算步驟：
- GPU VRAM (RTX 4090)：
- 每秒數據傳輸量：1,008 GB/s
- 每張照片所需時間：約 0.76 秒
- 處理 10 萬張照片所需時間：約 21.1 小時
- GPU VRAM (RTX 3090)：
- 每秒數據傳輸量：936 GB/s
- 每張照片所需時間：約 0.81 秒
- 處理 10 萬張照片所需時間：約 22.5 小時
- GPU VRAM (RTX 3080)：
- 每秒數據傳輸量：760 GB/s
- 每張照片所需時間：約 1 秒
- 處理 10 萬張照片所需時間：約 27.78 小時
- PC DDR4 DRAM：
- 每秒數據傳輸量：25.6 GB/s
- 每張照片所需時間：約 29.7 秒
- 處理 10 萬張照片所需時間：約 34.41 天
- AI 100 SSD（循序讀取）：
- 每秒數據傳輸量：14.8 GB/s
- 每張照片所需時間：約 51.35 秒
- 處理 10 萬張照片所需時間：約 59.49 天
硬體效能的深度解析
從上述數據可以看出，GPU 的 VRAM 具有明顯的性能優勢。以 RTX 4090 為例，其每秒數據傳輸速率高達 1,008 GB/s，能夠在 21.1 小時內處理完 10 萬張照片。相比之下，使用 DDR4 DRAM 或 SSD 作為主要儲存介質，處理相同數量的照片則需要數十天的時間。
GPU VRAM 的優勢
GPU 的 VRAM 專為高效能運算設計，其高速數據傳輸能力能夠極大地提升 AI 模型的運算速度。在我們的推論測試中，RTX 4090 能夠在 0.76 秒內完成單張照片的運算，顯示了其在處理大規模數據時的優越性。
DDR4 DRAM 的表現
雖然 DDR4 DRAM 的數據傳輸速率遠不及 GPU VRAM，但在一般電腦系統中仍然具有重要地位。其每秒 25.6 GB 的數據傳輸速率在日常應用中已經足夠，但在面對 AI 模型的高強度運算需求時，顯得力不從心。使用 DDR4 DRAM 處理 10 萬張照片需要 34.41 天，這遠超過了實際應用中的可接受範圍。
SSD 的應用
SSD 以其高讀寫速度在儲存市場中獨占鰲頭。然而，與 GPU VRAM 相比，SSD 的數據傳輸速率仍然處於劣勢。在我們的推論測試中，AI 100 SSD 的循序讀取速率為 14.8 GB/s，這使得處理 10 萬張照片的時間達到了 59.49 天，幾乎是使用 GPU VRAM 的百倍。
RunPod 提供了多種 RTX 4090 GPU 租用選項:
Secure Cloud
- 按需定價: $0.74/小時
- VRAM: 24 GB
- RAM: 46 GB
- vCPU: 8
- 可靠性: 99.99%
- 區域: 10個
- 安全性: 企業級
- 合規性: 請聯絡了解更多
- 網路儲存容量: 10PB+
- 網路儲存區域: 4個
RunPod 提供了多種 RTX 3090 GPU 租用選項:
Secure Cloud
- 按需定價: $0.44/小時
- VRAM: 24 GB
- RAM: 24 GB
- vCPU: 4
- 可靠性: 99.99%
- 區域: 10個
- 安全性: 企業級
- 合規性: 請聯絡了解更多
- 網路儲存容量: 10PB+
- 網路儲存區域: 4個
租用 RTX 4090 處理十萬張照片費用約 482 新台幣
在 RunPod 租用 RTX 4090 處理十萬張照片所需的總費用，我們需要考慮處理照片的時間和租用的每小時費用。根據之前的計算，RTX 4090 處理每張照片約需 0.76 秒。
計算步驟：
- 處理十萬張照片所需的總時間：
- 每張照片所需時間：0.76 秒
- 十萬張照片所需總時間 = 0.76 秒/照片 × 100,000 張照片
- 總時間（秒） = 76,000 秒
- 將秒數轉換為小時：76,000 秒 ÷ 3600 秒/小時 ≈ 21.11 小時
- 租用 RTX 4090 的總費用：
- 每小時租用費用：0.74 美元/小時
- 總費用 = 0.74 美元/小時 × 21.11 小時 ≈ 15.62 美元
結果：
租用 RTX 4090 來處理十萬張照片所需的總費用約為 15.62 美元，約為 482 新台幣。
租用 RTX 3090 處理十萬張照片費用約 320 新台幣
在 RunPod 租用 RTX 3090 處理十萬張照片所需的總費用，我們需要考慮處理照片的時間和租用的每小時費用。根據之前的計算，RTX 3090 處理每張照片約需 0.85 秒。
計算步驟：
- 處理十萬張照片所需的總時間：
- 每張照片所需時間：0.85 秒
- 十萬張照片所需總時間 = 0.85 秒/照片 × 100,000 張照片
- 總時間（秒） = 85,000 秒
- 將秒數轉換為小時：85,000 秒 ÷ 3600 秒/小時 ≈ 23.61 小時
- 租用 RTX 3090 的總費用：
- 每小時租用費用：0.44 美元/小時
- 總費用 = 0.44 美元/小時 × 23.61 小時 ≈ 10.39 美元
- 將美元轉換為新台幣：
- 兌換率：30.87
- 總費用（新台幣）= 10.39 美元 × 30.87 ≈ 320.6 新台幣
結果：
租用 RTX 3090 來處理十萬張照片所需的總費用約為 10.39 美元 或 320 新台幣。
結論與建議
經過上述比較，我們可以明確地看到不同硬體配置對於 AI 運算效率的巨大影響。對於需要處理大量數據的 AI 應用，選擇高性能的 GPU（如 RTX 4090）是提升運算效率的最佳方案。雖然這種配置的成本較高，但其帶來的效能提升是其他儲存介質所無法比擬的。
此外，若考慮成本效益，DDR4 DRAM 也可以在某些不需要極高運算速度的應用中發揮作用。而 SSD 則適合作為輔助儲存介質，用於加快數據的讀取和寫入。
總結來說，針對不同的應用需求，選擇合適的硬體配置是確保 AI 運算效率的關鍵。對於追求極致效能的應用，高性能 GPU 是不二選擇，而在成本和效能之間找到平衡，則需要根據實際情況進行合理的規劃和選擇。希望這篇文章能夠幫助您更好地了解不同儲存技術對 AI 運算效率的影響，並在未來的硬體選擇中提供有價值的參考。