1. 引言
随着大模型的火热，越来越多的人希望可以购买一个硬件进行大模型的推理，特别是在3090和4090显卡的对比上，需求比较大。目前已有的显卡对比，大多面向于高端的A/H100或者800系列的对比和分析，如图所示。
| 项目 | A100 | H100 | L40S | H200 |
|---|---|---|---|---|
| 架构 | Ampere | Hopper | Ada Lovelace | Hopper |
| 发布时间 | 2020 | 2022 | 2023 | 2024 |
| FP64 | 9.7 TFLOPS | 34 TFLOPS | 暂无 | 34 TFLOPS |
| FP32 | 19.5 TFLOPS | 67 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | 67 TFLOPS |
| FP64 向量核心 | 19.5 TFLOPS | 67 TFLOPS | 暂无 | 67 TFLOPS |
| TF32 向量核心 | 312 TFLOPS | 989 TFLOPS | 183 TFLOPS | 366* TFLOPS |
| BFLOAT16 向量核心 | 624 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | 362.05 TFLOPS | 733* TFLOPS |
| FP16 向量核心 | 624 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | 362.05 TFLOPS | 733* TFLOPS |
| FP8 向量核心 | 不适用 | 3,958 TFLOPS | 733 TFLOPS | 1,466* TFLOPS |
| INT8 向量核心 | 1248 TOPS | 3,958 TOPS | 733 TFLOPS | 1,466* TFLOPS |
| INT4 向量核心 | 暂无 | 暂无 | 733 TFLOPS | 1,466* TFLOPS |
| GPU 内存 | 80 GB HBM2e | 80 GB | 48GB GDDR6，带有 ECC | 141GB HBM3e |
| GPU 内存带宽 | 2,039 Gbps | 3.35 Tbps | 864 Gbps | 4.8 Tbps |
| 解码器 | Not applicable | 7 NVDEC, 7 JPEG | Not applicable | 7 NVDEC, 7 JPEG |
但是，对于消费级的显卡的计算能力的参数对比还比较少，更多的是对比游戏或者跑分的。由于工作需要，特地辗转了多方网站，整理了3090和4090的性能参数对比图，附带A100的参数用于衔接。
| 属性 | RTX 4090 | RTX 3090 | A100 (SMX4-80G) |
|---|---|---|---|
| GPU架构 | AD102 (Ada Lovelace) | GA102 (Ampere) | GA100(Ampere) |
| GPCs (Graphics Processing Clusters) | 11 | 7 | 7 |
| TPCs (Texture Processing Clusters) | 64 | 14 | 54 |
| SMs (Streaming Multiprocessors) | 128 | 82 | 108 |
| FP32 CUDA Cores | 16384 | 10496 | 6912 |
| INT32 CUDA Cores | 8192 | 5248 | 6912 |
| Tensor Cores | 512 | 328 | 432 |
| RT Cores | 128 | 82 | N/A |
| Geometry Units | 64 | 41 | N/A |
| TMUs (Texture Units) | 512 | 328 | 432 |
| ROPs (Raster Operation Units) | 176 | 112 | 160 |
| INT4 (TOPS) | 1321.2/2642.4 | 568/1136 | 1248/2496 |
| INT8 (TOPS) | 660.6/1321.2 | 284/568 | 624/1248 |
| INT32 (TIPS) | 41.3 | 17.8 | 19.5 |
| BF16 (TFLOPS) | 82.6 | 35.6 | 39 |
| FP16 (TFLOPS) | 82.6 | 35.6 | 78 |
| FP32 (TFLOPS) | 82.6 | 35.6 | 19.5 |
| FP64 (TFLOPS) | 1.3 | 0.56 | 9.7 |
| Tensor Core FP8 (TFLOPS) | 660.6/1321.2 | N/A | N/A |
| Tensor Core FP16 (TFLOPS) | 330/660 | 142/284 | 312/624 |
| Tensor Core TF32 (TFLOPS) | 82.6/165.2 | 35.6/71 | 156/312 |
从表中可以看出，在目前最常用的FP16上，4090和A100是一样的。也就是说，如果只是部署一个7B的模型，并且开了FP16，那么两者的推理速度应该是大致相同的。另外，如果开的是BF16的话4090还可以更胜一筹，但是BF16这种新的半精度表示，需要新显卡才能只支持，最低需要30系列，20系列以下的显卡就无缘了。关于PF16和BF16的差异如图所示，简单来说BF16和FP32具有相同的整数位，但是小数位精度差了一半，但是在LLM时代，大量的exp操作会导致范围比精度更重要。具体可以参见《为什么很多新发布的LLM模型默认不用float16呢？》。
参考文献
[1] https://developer.aliyun.com/article/
[2] https://zh.wikipedia.org/wiki/NVIDIA_GeForce_30%E7%B3%BB%E5%88%97
[3] https://images.nvidia.cn/aem-dam/Solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf
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