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比较 Azure 容器应用中的 GPU 类型

Azure 容器应用支持无服务器 GPU 加速、在容器化环境中启用计算密集型机器学习和 AI 工作负载。此功能允许你使用 GPU 硬件，而无需管理底层基础结构，遵循定义容器应用的无服务器模型。

本文比较 Azure 容器应用中提供的 Nvidia T4 和 A100 GPU 选项。了解这些 GPU 类型之间的技术差异对于优化容器化应用程序的性能、成本效益和工作负荷要求非常重要。

主要差异

T4 和 A100 GPU 类型之间的基本差异涉及可用于相应类型的计算资源量。

GPU 类型	DESCRIPTION
T4	提供经济高效的加速，非常适合推理工作负载和主流 AI 应用程序。
A100	针对需要最大计算能力的苛刻工作负载提供性能优势。扩展内存容量有助于处理大型语言模型、复杂的计算机视觉应用程序或不适合 T4 受限内存的科学模拟。

下表比较了 Azure 容器应用中提供的 NVIDIA T4 和 NVIDIA A100 GPU 之间的技术规范。这些规范突出了每种 GPU 类型的主要硬件差异、性能功能和最佳用例。

在 T4 和 A100 GPU 之间进行选择需要仔细考虑几个关键因素。主要工作负荷类型应指导初始决策：对于以推理为中心的工作负荷，尤其是对于较小的模型，T4 通常以更具吸引力的价格提供足够的性能。对于训练密集型工作负荷或使用大型模型进行推理，A100 的卓越性能变得更加有价值，而且通常是必要的。

模型大小和复杂性表示另一个关键决策因素。对于小型模型（低于 5GB），T4 的 16GB 内存通常足够。对于中型模型（5-15GB），请考虑在两种 GPU 类型上进行测试，以确定情况的最佳成本和性能。大型模型（超过 15GB）通常需要 A100 的扩展内存容量和带宽。

请仔细评估性能要求。对于基线加速需求，T4 提供良好的性能和成本平衡。为了在要求较高的应用程序中获得最佳性能，A100 为大规模 AI 和高性能计算工作负载提供卓越的结果。延迟敏感型应用程序受益于 A100 更高的计算功能和内存带宽，从而减少处理时间。

如果开始使用 T4 GPU，然后决定迁移到 A100，请请求配额容量调整。

选择的 GPU 类型主要取决于应用程序的用途。以下部分探讨推理、训练和混合工作负载上下文中每种 GPU 类型的优势。

对于推理工作负荷，在 T4 和 A100 之间进行选择取决于多种因素，包括模型大小、性能要求和部署规模。

T4 提供最经济高效的推理加速，尤其是在部署较小的模型时。但是，A100 提供大幅更高的推理性能，尤其是对于大型模型，其性能比 T4 GPU 快。

在寻求缩放时，T4 通常提供更好的成本效益比率，而 A100 在需要最佳性能的方案中表现更好。 A100 类型特别适用于大型模型。

对于 AI 训练工作负载，这些 GPU 之间的差异变得更加明显。 T4 虽然能够处理小型模型训练，但对现代深度学习训练面临重大限制。

A100 在训练工作负载方面表现出众，与 T4 相比，大型模型性能提升高达 20 倍。在很多情况下，内存容量（40 GB 或 80GB）可以训练更大的模型，而无需复杂的模型并行技术。 A100 更高的内存带宽也显著加快了训练期间的数据加载速度，减少了整体训练时间。

选择 GPU 类型时，请记住以下异常：

计划增长：即使你计划从小型模型开始，如果你预计会成长为需要更多资源，请考虑从 A100 开始，尽管其初始成本更高。随着你的成长，设置的连续性可能会证明你承担的任何额外成本都是值得的。这样的未来证明对于研究组织和以 AI 为中心的公司非常重要，在这些公司中，模型复杂性往往随着时间推移而增加。
混合部署：同时使用 T4 和 A100 工作负荷配置文件可帮助你将工作拆分为最经济高效的目标。在 T4 GPU 上部署推理工作负荷时，你可能会决定使用 A100 GPU 进行训练和开发。