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配置CentOS7 GPU环境
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 使能配置 source .bashrc 输入Python，查看是否配置正确 Conda安装TesnorFlow GPU 版本 配置国内conda源。 由于cudnn和cuda很大，conda又在国外，容易导致下载中断，这里我们配置国内中科大的镜像。 我的cuda版本是9.0，cudnn版本是7.1.2，tensorflow-gpu版本是1.9.0。 /kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm yum install kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm
2.1K30发布于 2019-12-18 - 来自专栏ReganYue's Blog
【玩转 GPU】初探大模型、Stable Diffusion所需GPU配置（根据需求提供不同选择）
初探大模型、Stable Diffusion所需GPU配置（根据需求提供不同选择） 部署Falcon-40B、MPT-30B 和 Stable Diffusion 应该使用哪些 GPU 方案？ 本文将对每一种模型部署所需GPU提供多种方案——性能型、均衡型、经济型。 通过阅读本文，就不必研究市面上所有型号的GPU，并测试判断下面这几种模型能否在选择的GPU上运行。 2 * RTX 6000 Ada（该方案A6000 或 RTX 6000不符合要求） Falcon-40B 经济型 2 * A6000 另外附上对于该大模型其他方案与 Stable Diffusion 经济型 1 * RTX 3090 或 1 * A5000 附表：一些GPU配置需求 场景 GPU配置要求 Nvidia A100s at the time.” ——8k张A100 训练 Falcon (40B) “384 A100 40GB GPUs” 微调大尺寸的大模型
4.3K51编辑于 2023-07-30 - 来自专栏计算机视觉
为什么大模型训练需要GPU，以及适合训练大模型的GPU介绍
文章目录 前言 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何 前言 今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的 ，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 总的来说，选择GPU而非CPU进行大模型训练的主要原因是因为GPU在并行处理能力、高吞吐量和针对机器学习任务的优化方面的优势。 下面介绍几款常用的GPU： A100：非常适合大规模并行计算任务和大模型训练，现在用的最多的卡之一，性价比高，1.5w美元左右，但是溢价严重，人民币价格区间10w~20w，运气好的话10w左右可以拿下。 4090：最后再来说一下4090显卡，4090显卡训练大模型不行，因为大模型训练需要高性能的通信，但4090的通信效率太低，但是进行推理可以。价格一般在2w左右。
6.3K11编辑于 2024-04-25 - 来自专栏AI分享
GPU实战：低成本运行多模态大模型
无服务器 GPU 服务结合其弹性扩展和按需付费的特性，为开发者提供了部署多模态大模型的理想平台。本文将从实战角度，探讨如何基于 无服务器 GPU 基础设施，低成本运行多模态大模型。 环境配置与模型部署优化方案弹性GPU计算集群构建（无服务器模式）在 Machine Learning服务中，可通过智能资源调度实现GPU资源的弹性供给。 推荐使用NCv3系列虚拟机（建议选择Standard_NC6s_v3型号，搭载NVIDIA Tesla V100 GPU），该配置在计算性能与成本效益间取得平衡，特别适合大模型推理场景。 硬件层面采用AMD EPYC 7V12处理器与NVIDIA A100 80GB GPU的混合架构，通过NVSwitch实现GPU间600GB/s的超高带宽互联。 无服务器 GPU 通过弹性资源、精细化成本控制和多模态工具链，为开发者提供了高效运行大模型的解决方案。
4.5K11编辑于 2025-04-14 - 来自专栏计算机视觉CV
【玩转 GPU】本地部署大模型--chatGLM（尝鲜篇）
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～在19年曾经尝试过使用GPT2进行代码补全，当时就被大模型效果惊艳到啊，只是没想到短短3年多 ，大模型效果提升这么快。 学不完，根本学不完....大模型实在太火了，终于还是忍不住对它下手。今天介绍如何在本地部署大模型尝鲜，后面有时间会持续出大模型技术原理篇。 1 大语言模型LLM大语言模型（Large Language Model），是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。 但是现在有很多开发者，对自研的大模型进行开源，更好支持中文，更友好的部署环境。比如ChatGLM-6B。
27.5K289编辑于 2023-06-03 - 来自专栏TechLead
为大模型提供服务需要多少 GPU 显存？
在几乎所有的 LLM 面试中，有一个问题总是会被提及：“为大模型提供服务需要多少 GPU 显存？” 当你使用 GPT、LLaMA 或任何其他 LLM 时，了解如何估算所需的 GPU 内存是至关重要的。无论你是在处理一个 70 亿参数的模型，还是更大的模型，正确地配置硬件以支持这些模型至关重要。 让我们深入探讨一下数学计算，这将帮助你估算有效部署这些模型所需的 GPU 内存。 估算 GPU 内存的公式 要估算为大型语言模型提供服务所需的 GPU 内存，可以使用以下公式： M 是 GPU 显存，以 GB（千兆字节）为单位。 P 是模型的参数数量。 例如，单个具有 80 GB 内存的 NVIDIA A100 GPU 不足以为该模型提供服务。你至少需要两个具有 80 GB 内存的 A100 GPU，才能有效地处理内存负载。
1.7K11编辑于 2024-09-20 - 来自专栏机器之心
消费级GPU成功运行1760亿参数大模型
机器之心报道 机器之心编辑部 在消费级 GPU 上运行大规模模型是机器学习社区正面临的挑战。 BLOOM 是去年由 1000 多名志愿研究人员在一个名为「BigScience」的项目中创建的，该项目由人工智能初创公司 Hugging Face 利用法国政府的资金运作，今年 7 月 12 日 BLOOM 该方法不仅为异常值对模型性能的影响提供了新思路，还首次使在消费级 GPU 的单个服务器上使用非常大的模型成为可能，例如 OPT-175B/BLOOM。 这使得 FP16 数字的可表示范围远低于 FP32，面临溢出（试图表示一个非常大的数字）和下溢（表示一个非常小的数字）的风险。 BF16 为指数保留 8 位，为小数保留 7 位，意味着 BF16 可以保留与 FP32 相同的动态范围。
1.7K10编辑于 2022-08-25 - 来自专栏AI前沿技术
大模型训练—Nvidia GPU 互联技术全景图
本文主要介绍：GPU和存储系统的数据交互，GPU和GPU在节点内和节点间的通信瓶颈和对应优化方案。主要涉及GPUDirect系列，NVLink、NVSwitch等核心技术介绍。 2，GPU和GPU之间的数据流动 2.1，有共享内存参与的GPU-GPU间数据流动： 1）GPU0 通过PCle将显存中的数据，拷贝到系统内存中的固定共享内存。 2）从共享内存通过PCIe总线，将数据拷贝到GPU1显存中。 利用此方案将数据从GPU0传送到GPU1，整个过程发生多次数据拷贝，直观上有些是冗余拷贝。 如果两个GPU连接到同一PCIe总线，P2P允许每个GPU直接访问自己与对方的GPU显存，而不用通过CPU辅助。即将数据从源GPU拷贝到目标GPU不需要系统内存缓存中间数据。 例如，在训练千亿参数模型时，节点内8个GPU 使用 NVLink P2P同步梯度；节点间通过 RDMA将聚合后的梯度广播到其他服务器。
78711编辑于 2026-01-13 - 来自专栏数据派THU
详解：7大经典回归模型
来源：csdn 深度学习爱好者本文约2900字，建议阅读5分钟本文给大家介绍机器学习建模中7大经典的回归分析模型。 什么是回归分析？ 4.它需要大的样本量，因为在样本数量较少的情况下，极大似然估计的效果比普通的最小二乘法差。 5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。 7.如果因变量是多类的话，则称它为多元逻辑回归。 3. Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。 7. ElasticNet回归 ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L2优先作为正则化矩阵。当有多个相关的特征时，ElasticNet是很有用的。 除了这7个最常用的回归技术，你也可以看看其他模型，如Bayesian、Ecological和Robust回归。 如何正确选择回归模型？ 当你只知道一个或两个技术时，生活往往很简单。
1.7K41编辑于 2023-04-18 - 来自专栏机器之心
7 Papers | DeepMind用AI重写排序算法；将33B大模型塞进单个消费级GPU
Language Model for Video Understanding 作者：Hang Zhang 等 论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.02858 摘要：近期，大语言模型展现出了令人瞩目的能力 我们能否给大模型装上 “眼睛” 和 “耳朵”，让它能够理解视频，陪着用户互动呢？ 从这个问题出发，达摩院的研究人员提出了 Video-LLaMA，一个具有综合视听能力大模型。 推荐：给语言大模型加上综合视听能力，达摩院开源 Video-LLaMA。 推荐：将 330 亿参数大模型「塞进」单个消费级 GPU，加速 15%、性能不减。 论文 7：FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance 作者：Lingjiao
64510编辑于 2023-08-07 买不起GPU，玩不起大模型，ChatBI还有戏吗？
从ChatGPT到各类开源大模型，人工智能正从遥远的技术概念，变为触手可及的生产力工具。 无论是训练还是运行大型语言模型（LLM），都离不开以NVIDIAH100为代表的昂贵GPU集群。 我们这些买不起GPU、玩不起大模型的普通企业，是否就此与这场数据分析的革命无缘？答案是否定的。本文将揭示一条更具普适性的路径，证明即便不依赖昂贵的大模型，企业依然可以实现高效、低成本的ChatBI。 根据GeeksforGeeks的硬件推荐，运行大型模型需要配备如NVIDIAA100或RTX4090等拥有海量VRAM的专业GPU，以及高性能CPU、大容量内存和高速存储，整套系统的成本动辄数十万美元。 结语：务实的选择，即是最好的选择回到最初的问题：买不起GPU，玩不起大模型，ChatBI还有戏吗？答案是肯定的。
22510编辑于 2026-01-05- 来自专栏cuijianzhe
配置openstack GPU直通
这里我们将GPU带的4个设备的驱动都配置成vfio的一个原因是：默认情况下，统一pci端口的不同设备，会被分配到同一个iommu组，同一组的设备，只能同时被分配到一个虚拟机使用。 vfio-pci模块，编辑/etc/modules-load.d/openstack-gpu.conf，添加如下内容：#注意vfio_pci的写法，一旦写错，创建带GPU的虚拟机的时候，可能会无法直通到虚拟机或者非常慢 vfio_pci#下面的内容也是参考网上的配置，有可能不需要pci_stubvfiovfio_iommu_type1kvmkvm_intel配置vfio加载的设备配置使用vfio驱动的设备（这里的设备就是上面我们查到的设备的 /sys/bus/pci/drivers/xhci_hcd/unbind;echo “$p” > /sys/bus/pci/drivers/vfio-pci/bind ;done openstack配置控制节点配置主要配置 参考这个文档：使用 GPU 在直通中启动虚拟机时出现问题 - 红帽客户门户 (redhat.com)
4.3K10编辑于 2022-07-22 - 来自专栏Python与算法之美
使用GPU训练模型
构建模型的3种方法(继承nn.Module基类，使用nn.Sequential，辅助应用模型容器) 训练模型的3种方法(脚本风格，函数风格，torchkeras.Model类风格) 使用GPU训练模型( 单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。 Pytorch中使用GPU加速模型非常简单，只要将模型和数据移动到GPU上。核心代码只有以下几行。 # 定义模型 ... 如果要使用多个GPU训练模型，也非常简单。只需要在将模型设置为数据并行风格模型。则模型移动到GPU上之后，会在每一个GPU上拷贝一个副本，并把数据平分到各个GPU上进行训练。核心代码如下。 范例 下面演示使用torchkeras来应用GPU训练模型的方法。
3.5K20发布于 2020-07-22 - 来自专栏云服务业务
如何在腾讯云GPU服务器上部署私有化大模型？附GPU简介
本文讲如何用最低成本在腾讯云上部署专属大模型？首先来了解部署专属大模型前期的工作准备和腾讯云GPU服务器的简介。 服务器配置推荐如下： GPU：NVIDIA T4/A10/A100 CPU：32核以上 内存：64GB以上 软件环境： 操作系统：主流的操作系统如 Windows 10/11、Ubuntu 等都可以用于大模型部署 Python 环境：Python 是大模型开发和部署的核心语言。我们需要安装 Python 3.7 及以上版本。 腾讯云GPU服务器进行大模型部署优势 性能优势 T4/A10/A100等多种GPU配置可选；支持GPU直通，性能损耗极小；网络带宽大，数据传输快速。 配置出站规则 建议仅开放必要的出站连接 如果需要下载模型或包，确保能访问相关地址 4.
1.4K20编辑于 2025-09-04 H100 GPU如何加速大语言模型与AI开发
GPU提供的高并行处理能力对于处理神经网络的复杂计算至关重要。GPU设计用于同时执行不同的计算，从而加速任何大语言模型的训练和推理。 H100 PCIe Gen 5 GPUH100 PCIe Gen 5配置拥有与H100 SXM5 GPU相同的功能，但功耗仅为350瓦。 显著特性配备多项先进特性的NVIDIA H100 NVL GPU，为大语言模型的性能和可扩展性进行了优化。 H100 NVL GPU的这些先进特性增强了大语言模型的性能和可扩展性，使其更易于主流使用且更高效。 Transformer引擎和第四代Tensor核心： H100 GPU中的这些先进技术实现了这些惊人的加速，特别是对于大语言模型和合成媒体模型。
37110编辑于 2026-01-15- 来自专栏AI SPPECH
42_大语言模型的计算需求：从GPU到TPU
第二章 GPU架构与大语言模型加速 2.1 GPU架构的演进与特点 GPU（图形处理单元）最初设计用于图形渲染，但由于其强大的并行计算能力，已成为大语言模型训练和推理的主流硬件。 2.2 GPU在大语言模型训练中的应用 GPU在大语言模型训练中发挥着核心作用，其并行计算能力和内存带宽使其成为训练超大规模模型的首选硬件。 2.3 GPU在大语言模型推理中的应用 随着生成式AI应用的普及，GPU在大语言模型推理中的应用也越来越广泛。2025年，GPU已经成为大规模AI推理服务的核心硬件。 FPGA的技术特点 FPGA具有以下技术特点： 可编程性：可以通过编程重新配置硬件电路，适应不同的计算需求 灵活性：可以在不更换硬件的情况下更新算法和优化实现 低延迟：硬件级并行可以实现极低的计算延迟 ASIC提高灵活性：通过可配置单元提高ASIC的灵活性 混合架构：结合多种加速器的优势，如CPU+GPU+ASIC的异构系统 这种融合趋势使得不同类型加速器之间的界限变得越来越模糊，也为大语言模型计算提供了更多优化空间
75610编辑于 2025-11-16 - 来自专栏openclaw系列
OpenClaw怎么换大模型？3步免费切换各种大模型配置教程
一句话总结：OpenClaw 本身不内置任何大模型，而是通过灵活的配置机制对接各类模型服务。更换模型只需三步：选择目标模型获取 API Key、在配置文件中添加模型提供商、重启网关生效。 第一章：核心原理——OpenClaw 如何对接大模型？1.1 为什么需要更换模型？OpenClaw 的核心价值在于“连接”——连接大模型的思考能力与电脑的真实操作权限。 hunyuan-turbo# 临时切换单次对话（不改变默认）openclaw chat --model yuanbao/hunyuan-turbo --prompt "测试"第二章：云端模型配置——接入主流大模型 2.1 腾讯元宝模型配置（推荐中文场景）腾讯元宝基于混元大模型，提供强大的中文理解和多模态能力，2026 年推出免费额度方案，大幅降低使用门槛。 选择更小的量化版本（如从 Q5_K_M 换为 Q4_K_M）选择更小的模型（如从 32B 换为 7B）确保 GPU 驱动正常，CPU 推理会明显变慢调整 Context Window 长度，过长的上下文会消耗大量显存
11.7K43编辑于 2026-03-28 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型参数调优：结合本地模型对比多种组合探索差异.7
引言 在大模型的应用中，参数调优是连接模型潜力与实际效能的关键桥梁。与传统的软件参数不同，大模型的生成参数更像是一组精密的调控旋钮，它们不改变模型的基础知识，而是影响模型如何思考和表达。 理解这些参数的本质，不仅能够提升模型输出的质量，更是将大模型从玩具转变为工具的关键一步。 今天我们将从理论基础到实践应用，全面解析大模型的核心参数体系，详细的介绍大模型推理中常用的参数项，并通过本地模型示例展示参数调整对模型效能的影响。常见参数项：max_length：生成文本的最大长度。 Dict, Anyimport pandas as pdfrom modelscope import snapshot_downloadclass ModelParameterTester: """大模型参数测试器 分步调优流程图五、总结 大模型的参数调优本质上是在控制与释放之间寻找平衡的艺术。
70732编辑于 2026-02-04 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：GPU的黑盒拆解：可视化看透大模型并行计算的底层逻辑.67
（如 14B 模型 INT4 量化需约 7GB 显存）带宽决定数据传输速度 —— 带宽不足会导致 "GPU 等数据"，算力空转大模型训练时，显存容量限制批量大小（batch size），直接影响训练稳定性 带宽决定 CPU→GPU 的数据传输速度；大模型推理时，若输入数据量大，PCIe 5.0 比 4.0 传输效率提升 1 倍模型加载阶段：大模型权重文件（如70B模型FP16约140GB）的加载速度直接受 核心指标：1.容量：仓库大小，比如 RTX 4090 有 24GB 显存，能存下 INT4 量化的 14B 模型（约 7GB）；2. 计算示例：显存带宽对算力的影响 假设要算14B 模型 INT4 量化推理：模型权重大小：14B × 4bit = 7GB；若显存带宽是 500 GB/s：读取权重需要7/500=0.014秒；若显存带宽是 初始化配置 ======================# 模拟大模型推理的矩阵大小（14B模型注意力层常见维度）BATCH_SIZE = 32SEQ_LEN = 512HIDDEN_SIZE = 128
24532编辑于 2026-04-05 - 来自专栏机器之心
致命幻觉问题、开发GPU替代品，大模型还面临这10大挑战
机器之心编译 编辑：陈萍、梓文 大型语言模型，还有哪些挑战和机遇，这篇博客全都概括了。 ChatGPT、GPT-4 等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。 面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为 AI 领域重要的研究课题。 本文，计算机科学家 Chip Huyen 从 10 个方面入手，全面阐述 LLM 面临的挑战。 以下是 Guanaco 7B 与 ChatGPT 和 GPT-4 等模型的性能比较。但我们不得不强调，对 LLM 进行评估还是非常难的。 开发 GPU 替代品 自 2012 年 AlexNet 发布以来，GPU 一直占据深度学习的主导地位。 在 GPU 出现之前，如果你想训练 AlexNet 这种规模的模型，必须使用数千个 CPU，而 GPU 几个就能搞定。 过去十年中，无论是大公司还是初创公司，都尝试为人工智能创建新的硬件。
41850编辑于 2023-09-08
腾讯云开发者
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