众所周知，在人工智能领域，尤其是在模型培训和推理阶段，图形卡的性能至关重要。随着模型的规模变得更大，对计算能力的需求也将增加一倍。因此，如何选择正确的图形卡，无论您是否可以同时获得鱼类（性能）和成本效益（熊爪）是许多模型开发人员非常关心的话题。

现在，市场上有许多型号的加速卡，但是当涉及适用于大型模型推理的图形卡时，4090图形卡绝对是“推理国王卡”。在性能方面，H100不如H100好，而且价格不如3090。为什么看似普通的4090图形卡在许多竞争者中脱颖而出，并成为大型模型推理的最佳选择？

4090图形卡基于Ada Lovelace

该体系结构可显着提高计算性能，并具有大量的CUDA核心，高速视频记忆和更高级的冷却技术。这使得4090图形卡在执行大规模矩阵操作和并行处理时表现良好，并且非常适合深度学习模型的推理任务。

深度学习模型，尤其是大型模型，需要大量的视频记忆来存储模型参数和中间计算结果。为了允许这些参数和计算结果顺利进入和退出并确保整个推理过程的平滑度，4090图形卡至少配备了至少24GB的GDDR6X视频内存，从而减少了由视频内存不足引起的性能瓶颈。

此外，4090图形卡享有良好的软件生态系统支持，包括Cuda Toolkit，Cudnn库的优化以及其他深度学习框架，例如Tensorflow，Pytorch等。让4090图形卡具有全部潜力，不仅可以轻松地迁移到计算框架，还可以使用其强大的计算框架来加快构成量的构成，并可以轻松地迁移构成构成的构成。

尽管4090图形卡具有强大的性能，容量较大，良好的软件生态系统支持和灵活的资源分配功能，但它并不是“自大和自大”。与其他GPU图形卡相比，4090具有非常有利的价格性能比率。

它不仅具有出色的成本效益，而且它的稳定性和可靠性也引人注目。它可以在长期运行期间保持持续稳定性，并表现出卓越的性能。这种稳定性就像一块坚固的岩石，为推理过程提供了坚实的硬件支持，可确保4090

GPU可以始终提供可靠的支持，从而可以平稳地执行推理任务，而不会发生任何故障或性能波动。

尽管4090图形卡被称为“推理之王”，但大型模型推理对计算能力的需求巨大，并且对企业或单个团队承受着巨大的成本压力。因此，市场中的主流方法仍然是租赁模型。目前，国内4090图形卡租赁市场主要基于两种形式：“云主机”和“ GPU群集”，并且都有自己的优势和缺点。

云主机模式:云主机平台允许用户根据特定的计算需求自定义GPU云主机的配置，从而提供多种配置选项。该平台易于使用，易于操作，易于管理，并为用户提供自主和可控的环境，以确保用户数据的安全性。

GPU群集模式: GPU群集平台建立在高性能计算（HPC）环境上，并支持跨节点和多个卡的并行计算。该平台为大学，研究机构和企业用户提供GPU计算能力和服务。用户可以灵活租用GPU资源并按需支付，而不必承担建筑，运营和维护成本，因此他们可以更多地专注于AI领域的研究。

那么，用户应该选择云主机模式或群集模式吗？这取决于用户的特定需求。这两种模式具有其优势和缺点。云主机使用模型更倾向于普通计算机。从操作来看，启动的困难非常简单，但是与集群模式相比，云主机的缺点也很明显。云主机将主要在打开时被收费。聚类模式的充电更加灵活，并且仅在计算过程中消耗的实际GPU时间和数量收取。计算任务完成后，将停止计费，以确保用户仅支付实际的计算费。此外，群集模型还采用共享网络带宽，并且不分别向租户收费，这会降低用户的成本，并且在安装软件的过程中不会产生任何费用。但是，群集模式还具有其缺点，即所使用的Linux系统需要以命令集的形式完成相关任务，这对没有计算机基础的用户来说不是很友好。

最后，我们建议一个有用的计算功率租赁平台。该平台具有丰富的高性能GPU计算能源资源，包括4090，H800，A800，A100，V100、3090，L40，L40S等，并预先安装了市场上主流框架环境，具有强大的性能，并在包装范围内就可以使用。新用户还可以免费获得500元卡。