大语言模型性能与PCIe通道：关键考量因素
考虑安装第二块GPU用于大型语言模型吗？
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这取决于具体任务。对于训练和多GPU推理，性能下降非常明显。
对于单GPU情况，当LLM已经加载到VRAM中时，几乎没有区别。
这张图片是使用Flux - 文本转图像大语言模型 自动生成的。
- **加载模型：**PCIe通道数量主要影响从系统RAM到GPU VRAM中加载模型权重的速度。更多通道（例如x16）可以实现更快的数据传输，从而缩短初始加载时间。一旦模型被加载到GPU内存中，在推理过程中PCIe带宽对性能的影响很小，除非模型或数据需要频繁地在VRAM之间交换。
- **推理速度：**对于典型的LLM推理任务来说，在模型加载完成后，PCIe通道数量对其影响不大，因为计算主要发生在GPU内部。只有当结果或中间数据必须频繁传输回CPU或多GPU间传递时，PCIe带宽才会成为瓶颈。
- **训练与多GPU设置：**在进行训练尤其是使用多个GPU的情况下，PCIe带宽变得更加关键。较低的通道数量（例如x4）会因增加了GPU间的通信和数据重排而显著降低训练效率。为了获得最佳效果，在多GPU系统中至少推荐每个GPU配备8条或更多的PCIe通道。
性能比较：PCIe通道与GPU互连
| 配置 | 对LLM推理的影响 | 对LLM训练的影响 | 关键说明 |
|---|---|---|---|
| PCIe x16 每个GPU | 加载速度最快，非常适合大型模型 | 最适合多GPU训练场景 | 适用于高端工作站和服务器的标准配置 |
| PCIe x8 每个GPU | 略慢的加载速度，推理性能影响可忽略不计 | 在多数情况下可以接受 | 存在轻微性能损失，特别是在2-4 GPU设置中更为明显 |
| PCIe x4 每个GPU | 明显较慢的加载时间，对推理有轻微影响 | 训练效率显著降低 | 不建议用于训练任务，但适用于单GPU推理 |
- **SXM对比PCIe：**NVIDIA的SXM封装形式（结合NVLink技术）比PCIe提供了更高的GPU间带宽。例如，在多GPU配置下使用H100 SXM5 GPU可以将LLM推理速度提升至PCIe版本的2.6倍左右。这对于大型模型以及分布式工作负载来说至关重要。
- **PCIe代际升级：**从PCIe 3.0升级到4.0或5.0会带来更高的带宽，但对于大多数小型规模或者单GPULLM推理任务而言，实际性能提升微乎其微。而在大型集群或多GPU训练重负荷场景下，则需要更高版本的PCIe来支持并行化和数据传输。
实用建议
- **单GPULLM推理：**在模型加载完成后，PCIe通道数量通常不是主要瓶颈。一般情况下4条通道已经足够，不过如果使用8条或16条则能进一步缩短加载时间。
- **多GPU推理/训练：**推荐每个GPU至少配备8条或更多的PCIe通道。较低的通道数会限制GPU间的通信效率，从而拖慢整体训练速度以及大规模推理任务的执行。
- **企业级/研究规模应用：**对于运行大型模型并追求极致性能的情况来说，基于SXM/NVLink技术（如DGX、HGX）的系统表现更佳。它们能够实现更快的数据交换速率和更高的吞吐量。
“在4条通道上运行GPU是可行的选择，特别是如果你只使用了2块GPU的话。但在4 GPU设置下，我倾向于每个GPU至少有8条PCIe通道；不过如果所有四个GPU都进行并行化操作，在低至4条通道的情况下性能可能会下降约5-10%。”
总结
- PCIe通道数量主要影响模型加载速度和GPU间通信效率，并不会显著改变已加载模型后的推理速度。
- 对于大多数用户来说，只要使用单块GPU运行LLM推理任务，PCIe通道数通常不是需要重点关注的因素。
- 在进行训练或处理多GPU工作负载时，增加更多通道（如x8/x16）以及采用更高带宽的互连技术（NVLink/SXM封装），能够带来显著的性能提升。
