租用GPU如同抽獎，同款芯片性能差異驚人

你以為同款GPU性能都差不多？事實并非如此。來自威廉與瑪麗學院、杰斐遜實驗室和Silicon Data的研究表明，相同型號的芯片在實際性能上存在令人意外的差異。這意味著從云服務商租用GPU時，能否物有所值，很大程度上取決于運氣。

"這就是所謂的'硅彩票'效應，"Silicon Data創始人兼CEO Carmen Li說道。Silicon Data專注于追蹤GPU租賃價格并對云計算性能進行基準測試。

硅彩票效應早在2022年就已被發現，當時威斯康星大學的研究人員將其與依賴GPU的超級計算機性能波動聯系起來。Li和她的同事認為，這一效應對AI云計算用戶的影響會更為顯著。

云端GPU性能因型號而異

為此，研究團隊在11家云計算服務商隨機抽取的3500塊GPU上，運行了6800次基準測試。這3500塊GPU涵蓋11種英偉達GPU型號，其中最先進的是英偉達H200 SXM。（研究團隊并非專門針對英偉達，只是因為英偉達在GPU租賃云市場占據主導地位。）

該基準測試名為SiliconMark，旨在評估GPU運行大語言模型的能力，測試指標包括以每秒萬億次運算為單位的16位浮點計算性能，以及以GB/s為單位的GPU內存帶寬。

測試結果顯示，所有型號的GPU計算性能均存在差異。其中，259塊H100 PCIe GPU的性能差異最高達34.5%，253塊H200 SXM GPU的內存帶寬差異最高達38%。

GPU的散熱方式、云服務商的服務器配置方式，以及芯片的使用時長，都可能導致同款芯片出現性能差異。但Silicon Data的分析表明，真正的根源在于芯片本身的制造差異。

這種隨機性帶來了實實在在的經濟影響。研究人員指出，價格更高、型號更新的GPU，其實際性能未必優于舊款芯片。

那么，GPU租用者該怎么辦？"最實際的做法是對實際租到的GPU進行基準測試，"Silicon Data基礎設施負責人Jason Cornick表示，"使用SiliconMark等基準測試工具，可以將具體實例的性能與更大范圍的數據進行橫向比較。"

Q&A

Q1：什么是"硅彩票"效應？它對GPU租用有什么影響？

A：硅彩票效應是指同款GPU芯片之間存在性能差異的現象，根源在于芯片制造過程中的細微差異。對于GPU租用者來說，這意味著即使租用相同型號的GPU，實際獲得的性能也可能相差懸殊。研究顯示，H100 PCIe GPU的性能差異最高達34.5%，H200 SXM的內存帶寬差異最高達38%，這直接影響到租用者能否物有所值。

Q2：SiliconMark基準測試具體測什么？

A：SiliconMark是由Silicon Data開發的基準測試工具，專門用于評估GPU運行大語言模型的能力。它主要測試兩項指標：一是16位浮點計算性能，以每秒萬億次運算為單位衡量；二是GPU內存帶寬，以GB/s為單位衡量。通過這兩項指標，用戶可以了解所租GPU的實際性能，并與同型號GPU的整體數據進行比較。

Q3：租用GPU時如何避免因硅彩票效應而吃虧？

A：Silicon Data基礎設施負責人Jason Cornick建議，最實際的做法是在拿到租用的GPU后，立即使用SiliconMark等基準測試工具進行性能測試。通過將測試結果與大量同型號GPU的數據進行對比，可以判斷所租GPU的性能是否達標，從而決定是否需要更換實例，避免為性能不達標的芯片支付高價。