如何将机器学习工作负载的 GPU 成本降低超过 40%
Source: Dev.to
TL;DR
A100 → H100 → H200 标志着一次重大的性能飞跃。根据内存需求、计算需求以及每工作负载的成本来选择。A100 在训练和微调方面仍然极具性价比，H100 在推理时提供出色的吞吐量，而 H200 的 141 GB VRAM 解锁了对内存密集型和长上下文模型的支持。Aquanode — 一个多云 GPU 市场，使在这些 GPU 之间切换既简单又具成本效益。
两年间 GPU 生态已发生巨大变化
GPU 生态发展迅速，2025 年带来了自 V100 时代以来最大的能力差距。随着团队训练和部署更大的模型，真正的问题变成了哪款 GPU 能为其工作流提供最佳的性价比。
将 GPU 规格与工作负载匹配固然重要，但灵活性同样关键。Aquanode 帮助开发者通过单一账户比较并部署来自多个供应商的 A100、H100 和 H200 实例。
A100 vs H100 vs H200：到底什么最重要
1. 内存容量
- A100: 40 GB 或 80 GB
- H100: 80 GB
- H200: 141 GB
内存已成为许多 LLM 与多模态工作负载的瓶颈。超过 80 GB 的模型在 H200 上可获得显著收益。在 Aquanode 上，团队会为长上下文 LLM、高并发推理以及无需微批处理的大批量作业选择 H200。
2. 原始计算力与架构
Hopper GPU（H100 与 H200）带来了针对 Transformer 优化的内核、FP8 加速以及更高的吞吐量。这通常意味着训练速度提升两到四倍，推理收益更大。许多在 Aquanode 的团队在生产工作负载需要更高吞吐时，会从 A100 升级到 H100。
3. 成本‑性能
每小时的标价往往具有误导性；真正的衡量标准是每次完成作业的成本。若 H100 能在三分之一的时间内完成任务，它的整体成本可能低于 A100。若 H200 能避免分片或降低并行开销，则可以显著缩短 epoch 时间。
Aquanode 的市场通过展示多云供应商的并列定价，并在价格变化时实现快速切换，使评估变得轻而易举。
那么 2025 年哪款 GPU 最适合你的工作负载？
如果你在预算有限的情况下进行模型微调
- 选择： A100
- 适用于 40 GB 或 80 GB
- 不需要 Hopper 专有特性
- 受益于更低的每小时价格
A100 仍是小型和中型团队的性价比之王。
如果你在训练中等或大型 Transformer 模型
- 选择： A100 或 H100
- 注重成本： A100
- 追求高吞吐： H100
除非模型超过 80 GB 或需要非常大的批量，否则 A100 仍提供无可匹敌的价值。
如果你在训练或服务长上下文的 LLM
- 选择： H200
- 141 GB VRAM，支持 128k+ token 上下文
- 大规模 mixture‑of‑experts、 multimodal LLM
- 推理服务器可处理大量并发请求
当模型逼近或超出 80 GB，甚至根本装不下时，H200 是自然的升级选项。
如果你在运行高并发推理
- 选择： H100 或 H200
- 大批量、高吞吐、FP8 加速
- Transformer‑engine 优化
在 2025 年，基于 Hopper 的 GPU 在推理工作负载上对 A100 的优势非常明显。
被低估的因素：跨供应商的灵活性
不同云平台的 GPU 定价、可用性和地域差异巨大。依赖单一供应商会拖慢开发进度或推高成本。
Aquanode 通过以下方式解决此问题：
- 单一账户可接入多家云供应商
- 统一仪表盘管理 A100、H100 与 H200
- 暂停与恢复功能
- 轻松切换供应商
- 跨地域统一的价格可视化
在现代 AI 开发中，灵活性与原始性能同等重要。
60 秒内快速选 GPU 的方法
自问：
-
你的模型能装进 80 GB 吗？
- 否 → H200
- 是 → A100 或 H100
-
成本是你的首要考虑吗？ → A100
-
速度是你的首要考虑吗？ → H100
-
你的工作负载是否受内存限制？ → H200
-
想避免云供应商锁定吗？
- 使用 Aquanode 轻松切换供应商
结语
GPU 的选择如今对训练和推理速度产生了巨大的影响。A100 仍是可靠的工作马，H100 提供无与伦比的吞吐量，而 H200 则打开了长上下文和内存密集型模型的大门。
Aquanode 让团队能够在工作流的每个阶段挑选最合适的 GPU，而不受单一云平台的价格或可用性限制。