分析：NDIA A10 与 A100对比：哪款才是Stable Diffusion推理的比较佳 GPU

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NDIA的A10和A100GPU有助于支持各种模型推理工作负载，从大型语言模型(LLM)和音频转录到图像生成。A10是一种经济惠的选择，能够处理许多现代模型，而A100则擅长高效处理大型模型。除了先天优势，算力裸金属出租本身的产品属性也极为高端，在市场竞争中才能保持不败。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/241.html

在为您的模型推理需求选择A10还是A100时，请考虑延迟、吞吐量、模型大小和预算等因素。此外，您可以利用多个GPU来化性能和成本。例如，超过单个A100容量的大型模型可以通过在一个例中组合多个A100来运行。相反，将大型模型推理任务分布在多个A10上可以节省成本。
本指南将帮助您在为模型推理工作负载选择GPU时平衡推理时间和成本。
AmpereGPU概述

A10和A100中的“A”表示这些GPU是基于NDIA的Ampere微架构构建的。Ampere微架构以物理学家André-MarieAmpère的字命，是NDIATuring微架构的后继者。它于2022年发布，为RTX3000系列消费级GPU提供动力，其中GeForceRTX3090Ti是旗舰型号。
Ampere的影响力显著延伸到数据中心，其中有六种GPU基于此架构：NDIAA2、A10、A16、A30、A40和A100（有40和80GiB版本）。
A10和A100是用于模型推理任务的比较常用型号。A10G是A10的AWS专用变体，也非常常用，并且可以在大多数模型推理用途中与标准A10互换。本文将标准A10与80GB的A100进行了比较。
比较A10和A100GPU：ML推理的规格和性能

A10和A100GPU具有广泛的规格，但一些关键点突出了它们在机器学习(ML)推理任务中的性能差异。
1、主要规格




FP16TensorCore性能对于ML推理至关重要。A100拥有312teraFLOPS，是A10的125teraFLOPS的两倍多。A100还提供倍以上的VRAM，这对于处理大型模型至关重要。
2、核心数量和核心类型
|规格|NDIAA10|NDIAA100||---|---|---||CUDA核心|9,216|6,912||Tensor核心|288|432||光线追踪核心|72|0|
A100的卓越性能源于其更高的TensorCore数量，这对于ML推理至关重要。尽管道A10拥有更多CUDA核心，但TensorCore对此应用更为关键。A100的第代TensorCore增强了矩阵乘法，这是ML推理中一项计算密集型任务。
A10中的光线追踪核心通常不用于ML推理，而是面向渲染任务。A100针对ML推理和高性能计算(HPC)任务进行了化，因此没有光线追踪核心。
3、VRAM和内存类型

VRAM是GPU上用于存储计算数据的内存，通常可能是模型调用的瓶颈。A10具有24GiB的DDR6VRAM，而A100则有40GiB和80GiB版本，采用更的HBM2内存架构。HBM2的生产成本更高，仅用于A100等旗舰GPU。
4、性能比较

虽然规格信息量很大，但际基准测试提供了用见解。例如，Llama2和StableDiffusion模型与GPU配合使用，以评估其在际用例中的表现。
Llama2推理

Llama2是Meta开源的大型语言模型，有种大小：70亿、130亿和700亿个参数。更大的模型能产生更好的结果，但需要更多的VRAM。




A100允许您运行更大的模型，对于超过其80GiB容量的模型，可以在单个例中使用多个GPU。
StableDiffusion推断

StableDiffusion可以在A10和A100上运行，因为A10的24GiBVRAM就足够了。但是，A100的推理速度大约两倍。
50步的推理时间：A10：177秒A100：089秒
5、成本考虑

虽然A100性能出色，但价格也高得多。较小的模型可以在A100上运行，以获得更的结果和更的推理时间，但成本会迅速增加。对于注重吞吐量的任务，使用多个A10进行水平扩展更具成本效益。
计算模型吞吐量

要使用StableDiffusion现每分钟1,000张图像的吞吐量：

除非单个图像生成时间至关重要，否则使用A10进行水平扩展更具成本效益。
使用多个A10与使用一个A100

A10GPU可以通过提供更重要的例来支持更大的机器学习模型，从而现垂直扩展。例如，如果您想运行像Llama-2-chat13B这样的模型，该模型超出了单个A10的能力，您可以考虑在单个例中使用多个A10，而不是选择更昂贵的A100驱动的例。两个A10GPU合计提供48GB的VRAM，可运行130亿参数模型。
但需要注意的是，虽然在一个例中使用多台A10可以处理更大的模型，但这并不能提高推理速度。这种替代方案可让您根据特定需求和财务限制在成本和速度之间取得平衡。
选择正确的GPU

A100是要求严格的ML推理任务的强大选择，但A10（尤其是在多GPU配置中）可为许多工作负载提供经济高效的解决方案。比较终选择取决于您的特定需求和预算。
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