对于许多人和组织来说，在执行诸如微调大型语言模型 (LLM) 和其他 AI 工作负载等任务时，高端硬件的成本过高。当有更实惠的选择并且可以完成几乎相同的工作时，购买 NVIDIA A100 或 H100 等超级强大的机器可能没有意义。
例如，对于更注重预算的用户来说，NVIDIA A40 和 RTX A6000 GPU 是非常有吸引力的选择——至少与如此昂贵的高端机器相比！它们不仅平衡了性能和成本，而且比 A100 和 H100 更容易获得，并且可以快速扩展 AI 项目。
NVIDIA A40 和 RTX A6000 的规格
下表比较了 NVIDIA A40 和 RTX A6000 的各种功能和规格，并突出显示了差异。
NVIDIA A40 与 RTX A6000：相似之处与不同之处
A40 和 A6000 都是专业级 GPU，非常适合高性能计算。A40 适用于服务器环境和数据中心，而 A6000 则专为桌面工作站设计，但除此之外，它们非常相似，只有一些细微的差别。
这两款 GPU 均基于 Ampere 架构，配备 PCIe Gen 4.0 接口，并配备 48GB GDDR6 RAM（包括纠错码 (ECC)）。不过，A40 提供 696 GB/s 的峰值内存带宽，而 A6000 提供 768 GB/s 的带宽，略高一些，时钟速度也略高一些。
这两款 GPU 专为处理要求苛刻的大规模 AI 工作负载而量身定制，每款 GPU 都具有 10,752 个 CUDA 核心（着色单元）、84 个第二代 RT 核心和 336 个第三代 Tensor 核心。两者都包括对细粒度结构化稀疏性特征的硬件支持，可用于加速推理和其他深度学习工作负载。
A40 采用被动冷却，采用双向气流，允许空气通过散热器向任一方向流动。这使得它更适合在服务器中使用。另一方面，A6000 采用主动冷却。这两款 GPU 都消耗相当多的电量，最大功耗为 300 瓦。
A40 有三个显示输出，但由于 GPU 开箱即用，支持虚拟化环境中的虚拟图形和计算工作负载，因此默认情况下它们处于禁用状态。这使得它非常适合基于云的应用程序和服务，因为它可以轻松为远程用户提供高性能图形和计算功能。A6000 有四个显示端口，默认情况下启用，但在使用虚拟 GPU 软件时不活动。
与 NVIDIA A100 和 H100 不同，A40 和 A6000 不支持多实例 GPU (MIG)，因此无法在同一物理 GPU 上并行运行独立且故障隔离的工作负载。但是，可以通过使用 NVLink 技术集成第二个 GPU 来扩展它们的内存，这使得两者可以集中资源并作为一个单元运行，延迟更低，总内存为 96GB - 足以满足大多数用途！
好处和用途
由于 A40 和 A6000 GPU 非常适合云环境，并且比高端硬件更容易获得，因此它们允许组织以经济高效且运营高效的方式扩展其 AI 计划。现在，随着 10x GPU 服务器的推出，A40 和 A6000 可以部署在极其强大的配置中，以开展更加雄心勃勃且需要大量计算资源的 AI 项目。
根据一些基准测试，由于时钟速度和内存带宽更高，A6000 的整体运行速度比 A40 快 10% 左右。但这一优势必须与 A40 的功能进行对比，例如其安全且经过测量的启动方式，具有硬件信任根；符合 NEBS 3 级标准（使其非常适合用于稳定性和可靠性至关重要的各种网络和电信应用）；以及对服务器环境的卓越适用性。
根据规格和性能，A40 和 A6000 GPU 的一些适当用途示例包括：
人工智能和深度学习工作流程——训练复杂的神经网络、微调 LLM、大规模运行人工智能推理以及在医疗保健和金融等各个领域部署人工智能应用程序。
科学研究和工程模拟——在气候研究、生物信息学以及汽车、航空航天和制造业等领域运行详细的模拟、建模、数据分析和计算机辅助工程 (CAE) 任务。
高级可视化——执行快速渲染和视觉保真度至关重要的任务，例如专业内容创作和图形设计、虚拟制作、广播级流媒体、实时视觉效果以及电影和游戏工作室的动画。
最终，NVIDIA A40 和 RTX A6000 对于那些可能不想为 NVIDIA A100 或 H100 支付极高价格的组织和专业人士来说是一个绝佳的选择 - 或者他们乐于在更快的处理时间和更低成本以及可用性之间做出权衡 - 同时仍然享受处理 AI、视觉计算和数据科学中最大工作负载的能力。
尽管如此，A40 和 A6000 的价格仍然相当昂贵！幸运的是，购买自己的硬件并不是开始使用这些功能强大的机器的必要条件。在捷智算平台，通过我们的平台以低成本租用云 GPU，您可以随时随地访问遍布全球的主机网络中的广泛计算能力。
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