随着大语言模型进入实际应用阶段，开发者在硬件选型时面临双重挑战：既要满足实时推理的速度需求，又要控制日益增长的算力成本。本文基于对 Deepseek 系列模型（1.5B/7B/14B/32B/70B/671B）的实测数据，通过对比消费级显卡与云端 GPU 的量化指标，揭示不同规模模型下的硬件性能规律。（测试视频与原始数据见文末参考资料）

一、Lambda Labs GPU 实例创建及测试

1. 登录控制台

访问 Lambda Labs 控制台 → 选择「Instances」→ 点击「Launch instance」

选择需要租用的型号，并点击创建。并等待部署完成后，点击launch进入操作界面。

2.下载ollama模型，测试deepseek不同模型

选择Terminal，进入命令行模式。

安装ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

测试命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b --verbose
ollama run deepseek-r1:7b -- verbose
ollama run deepseek-r1:14b --verbose
ollama run deepseek-r1:32b --verbose
ollama run deepseek-r1:70b --verbose
ollama run deepseek-r1:671b --verbose

监控 NVIDIA GPU 的状态：

$ nvidia-smi
$ watch -n 1 nvidia-smi

3.测试结果

二、消费级显卡：RTX 4090 vs. P40

经过测试，RTX 4090 在多数模型规模下的推理速度显著优于 P40，尤其在中小型模型中优势更为明显：

对于更大的70B、671B的deepseek模型，这两款显卡运行比较吃力。

关键结论：

1. 中小模型首选 RTX 4090：1.5B-14B 模型中，RTX 4090 性能可达 P40 的 2-4 倍，适合需要快速响应的场景（如实时对话）。

2. 大模型 P40 性价比凸显：32B 模型下，P40 性能反超 RTX 4090，可能与显存带宽或优化适配有关，适合预算有限的大模型推理。

二、云端 GPU：A100/H100 集群性能与成本

云端 GPU 提供更强的扩展性，但需权衡时租成本与性能：

关键结论：

1. 轻量任务优选单卡 A100：运行 1.5B 模型时，1x A100 的性价比远超集群，适合个人开发者或小规模应用。

2. 大模型需集群支持：70B/671B 模型在 8x H100 上可达 21-25 tokens/s，但成本陡增，适合企业级高负载场景。

3. H100 性能优势显著：同规模模型下，8x H100 比 8x A100 提速约 20-50%，但需评估成本增量是否合理。

三、GPU 详细对比表格

四、硬件选型建议

1. 个人开发者/小团队

   • 模型规模 ≤14B：优先选择 RTX 4090，低成本获得高推理速度。

   • 模型规模 ≥32B：考虑 P40 组建多卡集群，平衡显存与成本。

2. 企业级应用

   • 常规负载：采用 8x A100 集群，兼顾吞吐量与成本。

   • 极致性能需求：选择 8x H100 集群，尤其适合千亿参数模型实时推理。

3. 云端成本优化策略

   • 通过弹性伸缩（如 AWS 竞价实例）降低闲置时段的资源浪费。

   • 对延迟不敏感的任务（如批量处理）可优先使用 1x A100

附录

视频来源：https://www.youtube.com/watch?v=bOp9ggH4ztE

原始数据： RTX4090、P40、A100集群、H100集群具体测试数据.xlsx