AI推理卡怎么选？这份选购指南请收好

最近有不少朋友在问我，想搞AI推理，到底该选什么样的显卡？市面上从几千到几十万的卡都有，看着就头大。别急，今天咱们就好好聊聊这个话题，帮你理清思路，找到最适合自己的那张推理卡。

一、AI推理卡到底是个啥？和训练卡有啥不同？

很多人可能还不太清楚，AI推理卡和训练卡其实不是一回事。简单来说，训练就像是教一个小孩学习，需要大量的例子和反复练习，这个过程特别耗资源；而推理呢，就像是这个小孩学成之后去考试，需要快速给出答案。

正因为任务不同，它们对硬件的要求也不一样：

• 训练卡更看重双精度浮点计算能力，内存要大，能处理海量数据
• 推理卡更注重能效比和低延迟，要能在短时间内处理大量请求

这就好比一个是搞科研的教授，需要大量的参考资料；另一个是一线医生，需要快速诊断病情。如果你主要是做模型应用，而不是从头训练模型，那推理卡往往是更经济实惠的选择。

二、选购AI推理卡要看哪些关键指标？

挑推理卡不能光看价格，得看这几个硬指标：

除了这些硬件指标，还要考虑软件生态。有的卡虽然参数漂亮，但驱动不完善，或者框架支持不好，用起来各种折腾，那真是花钱买罪受。

三、主流AI推理卡横向对比

目前市面上比较热门的推理卡主要有这么几类：

消费级显卡：比如RTX 4090、RTX 3090这些。它们的优点是性价比高，软件生态成熟，基本上开箱即用。缺点是能效比可能不如专业卡，长期运行成本要考虑。

专业推理卡：像NVIDIA的T4、A10这些。这些是专门为推理场景优化的，功耗控制得很好，支持的特性也更全面。特别适合需要7×24小时运行的场景。

国产AI卡：近年来国产卡进步很快，比如华为的昇腾系列。在特定场景下表现不错，而且不用担心供应链问题。不过软件生态还在完善中，可能需要一定的技术积累。

业内有个说法：“小模型用消费卡，大模型用专业卡，特定场景考虑国产卡”。这话虽然简单，但确实反映了不少人的选择思路。

四、不同预算下的AI推理卡推荐

说了这么多，到底该怎么选呢？我按预算分了个类：

预算1万元以内：这个价位首推RTX 4070 Ti或者二手的RTX 3090。显存够大，性能足够跑大多数常见的视觉和语言模型。如果是刚开始接触AI推理，这个投入比较合适。

预算1-3万元：可以考虑NVIDIA RTX 6000 Ada或者等待RTX 5090。显存更大，能处理更复杂的模型，适合小团队或者重度用户。

预算3万元以上：这个价位就可以考虑专业的推理卡了，比如NVIDIA L4或者A100 PCIe。这些卡在能效比和稳定性上更有优势，适合企业级应用。

说实话，选卡不是越贵越好，关键是要匹配你的实际需求。我见过不少人花大价钱买了顶级卡，结果大部分时间都在那闲着，真是浪费。

五、实际应用场景怎么选？

不同的使用场景，对卡的要求也不一样：

如果你是做视频分析，比如智能安防、内容审核这种，需要同时处理多路视频流。这时候就要选内存带宽大的卡，确保不会因为数据吞吐不够而卡顿。

如果是做大语言模型应用，比如智能客服、内容生成，那显存容量就是第一位的。模型参数动不动就几十亿，显存小了根本加载不了。

要是做边缘计算，比如工厂里的质检、无人店的识别，那就要考虑功耗和体积了。这时候NVIDIA的Jetson系列或者国产的边缘计算卡可能更合适。

六、购买前后的注意事项

最后提醒几个容易忽略的点：

电源要够用：别光看卡的价格，算算你的电源带不带的动。高阶卡动不动就三四百瓦，电源不行会频繁重启。

散热要跟上：推理卡长时间高负载运行，发热量很大。机箱风道要做好，必要时可以考虑水冷。

二手卡谨慎：现在矿卡不少，虽然便宜，但寿命没保障。如果是用于生产环境，建议还是买新的。

留好升级空间：AI模型发展这么快，今天觉得够用的配置，明年可能就吃力了。选卡的时候最好留点余量。

好了，关于AI推理卡的选择就先聊到这里。希望这份指南能帮你少走弯路，找到最适合的那张卡。如果还有什么具体问题，欢迎随时交流！