La pénurie de GPU est réelle et le RTX 4090 tient bon
Le cloud computing est en pleine crise. Le développement de l'IA est en plein essor, mais les GPU, en particulier ceux de premier plan, sont plus difficiles que jamais à trouver. Les longues listes d'attente, la hausse des coûts du cloud et la surréservation des clusters ralentissent les équipes qui souhaitent simplement affiner un modèle ou effectuer des inférences à grande échelle.
Dans ce contexte, les développeurs vont au-delà des GPU de centre de données traditionnels tels que le NVIDIA A100. Les GPU grand public hautes performances tels que le RTX 4090 gagnent discrètement du terrain en tant qu'alternative rapide et abordable. Mais comment se comparent-ils réellement ?
Cet article décrit les compromis entre le RTX 4090 et l'A100 pour des tâches telles que les pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l'exécution de modèles de langage dans la plage 7B à 8B. Si vous êtes en train de déterminer quel type de calcul convient le mieux à votre prochain projet d'IA, en particulier lorsque chaque heure GPU compte, cette comparaison est faite pour vous.
Architecture et performances de calcul
Le NVIDIA A100, construit sur l'architecture Ampere, est depuis longtemps la référence pour la formation et l'inférence à grande échelle. Il est livré avec 6 912 cœurs CUDA et 432 cœurs Tensor de troisième génération. Sur papier, il fournit environ 19,5 TFLOP de FP32 et 78 TFLOP de calcul FP16.
La RTX 4090, une carte grand public d'après Ada Lovelace, propose 16 384 cœurs CUDA et 512 cœurs Tensor. Grâce à ses vitesses d'horloge plus élevées, il atteint 82,6 TFLOP en FP32 et FP16, dépassant ainsi l'A100 en termes de débit brut.
L'A100 prend en charge des fonctionnalités telles que NVLink pour les interconnexions à bande passante élevée et le GPU multi-instance (MIG) pour le partitionnement. Ils sont utiles dans les configurations d'entreprises à grande échelle, mais ils ajoutent des frais généraux pour les tâches individuelles ou ponctuelles. Le 4090 ne possède pas ces fonctionnalités, mais il n'en a pas besoin pour de nombreuses charges de travail courantes.
Mémoire : de quelle quantité avez-vous vraiment besoin ?
L'A100 a un avantage en matière de mémoire: 40 ou 80 Go de HBM2e avec une bande passante allant jusqu'à 2 To/s. C'est idéal pour entraîner des modèles volumineux ou prendre en charge de larges fenêtres contextuelles dans RAG.
Le RTX 4090 possède 24 Go de GDDR6X avec une bande passante d'environ 1,0 To/s. C'est suffisant pour exécuter ou affiner des modèles de la gamme 7B à 13B, en particulier dans les formats FP16 ou quantifiés. Pour la plupart des tâches RAG, 24 Go vous offrent une marge de manœuvre suffisante, à moins que vous n'utilisiez de gros lots ou de longues instructions.
Les points de référence montrent l'A100 40 Go peut traiter environ 68 demandes simultanées pour une tâche RAG standard (1500 jetons en entrée, 100 en sortie). Un 4090 en traitera moins, mais suffira à répondre aux besoins typiques de développement et de production à petite échelle.
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Compromis entre vitesse et précision d'entraînement
Pour l'entraînement des modèles, les deux GPU gèrent bien les LLM plus petits. La grande mémoire de l'A100 contribue à la flexibilité de la taille des lots et de la taille du modèle. Le 4090 peut l'égaler en termes de débit en utilisant des techniques telles que le point de contrôle du gradient ou des formats de moindre précision tels que FP8 ou int8.
En termes de vitesse brute, le 4090 se distingue. Une itération ResNet-50 cSe termine à peu près dans le même temps. Pour peaufiner, expérimenter ou pré-entraîner des modèles plus petits, il n'y a aucune raison d'opter pour un A100, surtout si l'écart de coût est si important.
L'A100 gagne en termes de charges de travail FP64 et de fonctionnalités de précision d'entreprise telles que le TF32, qui sont importantes dans la recherche ou les simulations, et non dans la plupart des cas d'utilisation du LLM.
Inférence et débit RAG
Les deux GPU sont plus que capables d'inférence. Un modèle 7B comme LLama-2 fonctionne à environ 120 à 140 jetons par seconde sur l'un ou l'autre. Les tâches RAG fonctionnent bien dans les deux cas, bien que l'A100 gère mieux une plus grande simultanéité grâce à sa mémoire.
Dans un scénario RAG typique, l'A100 enregistre une latence d'environ 2,3 secondes et environ 2,8 requêtes par seconde. Une configuration 4090 bien provisionnée peut atteindre une latence similaire, en particulier avec une gestion de la mémoire et un traitement par lots optimisés.
La principale différence se manifeste sous pression. Si vous vous adressez à de nombreux utilisateurs ou à des messages volumineux, l'A100 offre plus de marge de manœuvre. Si vous vous concentrez sur les coûts et la gestion de petits travaux, le 4090 est idéal.
En termes de puissance, l'A100 est plus efficace : 250 à 300 W TDP contre 450 W pour le 4090. Mais dans les déploiements dans le cloud, l'efficacité énergétique n'a d'importance que si elle affecte vos résultats. Le prix étant ce qu'il est, la comparaison des watts par jeton favorise généralement le GPU le moins cher.
Rentabilité dans le monde réel
C'est là que l'écart se creuse.
Le RTX 4090 coûte environ 1 599$, tandis qu'un A100 d'occasion peut coûter entre 10 000$ et 15 000$, et c'est pour le modèle 40 Go. Dans le cloud, les instances A100 sur les principales plateformes oscillent autour de 3,40 €/heure. Les services utilisant les 4090 peuvent proposer des tarifs proches de 1,20 €/heure.
Cela représente une énorme différence pour des performances quasiment identiques sur un seul GPU dans de nombreuses tâches.
Certains développeurs constatent que deux RTX 4090 (coûtant moins de 4 000 dollars au total) peuvent surpasser un seul A100 pour moins d'un tiers du prix. C'est un gros problème si vous effectuez des tâches de réglage ou si vous hébergez des API d'inférence sans l'aide d'un hyperscaler.
Les fournisseurs de cloud modernes commencent à proposer des instances 4090 multi-GPU, jusqu'à 8 fois par nœud. Ces configurations fournissent des capacités de calcul sérieuses sans le prix de l'A100, souvent avec des processeurs haut de gamme, de la RAM et des SSD rapides intégrés. Certains proposent même un réseau de 1 Gbit/s sans frais de sortie de données, ce qui les rend idéaux pour les entraînements ou les charges de travail exigeantes.
Les GPU affectent-ils la qualité de sortie ?
Pas vraiment. Les frameworks d'évaluation tels que RAGAS mesurent la qualité de votre extraction et de votre génération, mais ces indicateurs ne changent pas en fonction de votre processeur graphique. Que vous utilisiez un A100 ou un 4090, ce qui compte, c'est votre modèle, la rapidité de l'ingénierie et la qualité des données.
Si les performances du RAG sont médiocres, le goulot d'étranglement n'est probablement pas dû à votre GPU, mais à la façon dont vous l'utilisez.
Côte à côte : quel est le meilleur choix ?
Réflexions finales
Le RTX 4090 et l'A100 sont tous deux d'excellents GPU pour les charges de travail de l'IA. Mais ils sont conçus pour des mondes différents.
L'A100 est conçu pour les tâches de formation étendues, les lourdes charges d'inférence et les infrastructures au niveau de l'entreprise. Il brille en clusters, et non sur le bureau d'un seul développeur.
Le RTX 4090, quant à lui, offre des performances incroyables pour son prix. Il est parfait pour les développeurs qui utilisent des modèles 7B, créent des pipelines RAG ou expérimentent des ajustements. Et lorsque la pénurie de processeurs graphiques rend les A100 difficiles à trouver, ou si leur coût est prohibitif, les instances basées sur le 4090 constituent souvent le choix le plus pratique.
Certaines plateformes proposent désormais jusqu'à 8 fois le RTX 4090 sur un seul nœud. Ce type de puissance de feu, associé à des prix transparents et à un approvisionnement rapide, ouvre de nombreuses possibilités aux équipes qui ont besoin de puissance sans avoir à se soucier des bagages professionnels.
En fin de compte, il ne s'agit pas de savoir quel GPU est « le meilleur ». Il s'agit de ce qui est disponible, de ce que vous construisez et du montant que vous êtes prêt à dépenser. Et à l'heure actuelle, le RTX 4090 répond à de nombreuses exigences.
