英伟达AI推理卡全解析：L4与H20如何选

最近很多朋友都在问，英伟达的AI推理卡到底有哪些型号？特别是随着大模型应用越来越普及，选择一张合适的推理卡成了不少企业和开发者的头等大事。今天咱们就来好好聊聊这个话题，帮你理清英伟达AI推理卡的产品线，特别是最近热门的L4和H20这两款产品。

AI推理卡到底是什么？

可能有些刚接触的朋友会疑惑，AI推理卡和训练卡有什么区别呢？简单来说，训练就像学生在学校学习知识，需要大量的时间和资源；而推理就像是学生毕业后参加工作，运用学到的知识来解决实际问题。AI推理卡就是专门用来“干活”的，它负责运行已经训练好的AI模型，比如智能客服、图片识别、语音转文字这些应用。

相比于训练卡，推理卡更注重能效比和延迟。毕竟在实际应用中，用户可不想等半天才得到回应。英伟达在这方面做了很多优化，专门推出了面向推理场景的加速卡产品线。

一位资深工程师打了个很形象的比方：“训练卡像是重型卡车，能拉很多货但油耗高；推理卡就像是城市SUV，既要能装又要省油，还得跑得快。”

英伟达推理卡主要型号一览

目前英伟达的AI推理卡产品线相当丰富，从入门级到旗舰级都有覆盖。我给大家整理了一个表格，看起来更直观：

从这个表格可以看出，不同的推理卡其实定位很明确。比如T4虽然推出时间比较早，但凭借出色的性价比，至今仍在很多场景下使用。而L4和H20则是相对较新的产品，针对现在的AI应用需求做了很多优化。

L4推理卡：视频处理的王者

L4这款推理卡特别有意思，它在视频处理方面表现非常出色。如果你要做视频内容分析、实时视频处理或者视频生成这类应用，L4绝对是首选。

我认识一家做短视频平台的公司，他们原来用T4处理用户上传的视频，后来升级到L4后发现，同样的任务处理速度提升了2倍多，而且功耗还更低。他们的技术负责人告诉我：“L4在视频编解码方面确实厉害，特别是处理4K视频的时候，优势特别明显。”

• 显存够大：24GB的显存能够处理更复杂的视频流
• 能效出色：72个RT Core在光线追踪方面表现优异
• 价格适中：相比旗舰产品，L4的价格更容易接受

H20推理卡：大模型推理的新选择

说到H20，这应该是最近最受关注的一款推理卡了。特别是在大语言模型推理方面，H20展现出了很强的实力。它的显存达到了96GB，能够轻松应对百亿参数级别的大模型。

有个做智能客服的朋友告诉我，他们之前用其他卡跑13B参数的模型时，经常因为显存不足需要拆分成多个卡来跑，导致延迟很高。换成H20后，一张卡就能搞定，响应速度从原来的几秒缩短到了毫秒级别，用户体验提升非常明显。

H20还有个很大的优势是支持FP8精度，这在保持推理精度的同时大幅提升了计算效率。对于需要部署大模型的企业来说，H20确实是个不错的选择。

如何选择适合的推理卡？

看到这里，你可能要问了，这么多推理卡，我到底该选哪款呢？其实选择推理卡要考虑的因素很多，我给大家几个实用的建议：

要明确你的具体应用场景。如果是做视频相关的应用，L4是更好的选择；如果要部署大语言模型，H20更合适；如果预算有限但需要通用AI推理，T4仍然是个不错的选择。

要考虑整体拥有成本。这不只是买卡的钱，还要算上电费、散热、机架空间这些后续成本。有时候买一张贵一点的卡，但长期看反而更省钱。

要看看软件生态支持。英伟达的CUDA生态确实很完善，但不同的卡在软件优化程度上还是有差异的。建议在选择前多看看官方文档和社区反馈。

推理卡的未来发展趋势

从目前的发展趋势来看，AI推理卡正在向更专业化、更高能效的方向发展。我觉得未来会有几个明显的变化：

一是推理卡会越来越“聪明”，不仅仅是硬件性能提升，更重要的是软件层面的优化。比如现在的TensorRT等推理优化工具，能让同一张卡的性能发挥到极致。

二是推理卡会更加场景化。就像L4主打视频处理、H20面向大模型一样，未来可能会出现更多针对特定场景优化的推理卡。

三是边缘推理会越来越重要。随着AI应用深入到各个行业，在设备端直接进行AI推理的需求会越来越大，这对推理卡的能效提出了更高要求。

选择英伟达AI推理卡不能光看参数，更要结合自己的实际需求。希望今天的分享能帮你做出更明智的选择！