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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
随着多模态大模型（如视觉-语言模型、文本-音频生成模型等）的快速发展，企业对高效、低成本的算力需求日益迫切。 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。 以部署百亿参数级大模型 VisualGLM-6B 为例，即使在零请求的闲置状态下，系统仍能保持 500ms 以内的首帧响应时间，完美支持突发性推理请求场景（如电商大促期间的实时推荐系统）。 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。 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 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 “64 A100 40GB GPUs” 微调尺寸的大模型 “4x A100 80gb” Stable
4.3K51编辑于 2023-07-30 - 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。 例如，BLOOM-176B 需要在 8 个 80GB A100 GPU（每个约 15000 美元）上运行才能完成推理任务，而微调 BLOOM-176B 则需要 72 个这样的 GPU。 实验表明，通过使用 LLM.int8()，可以在消费级 GPU 上使用多达 175B 参数的 LLM 执行推理，而不会降低性能。 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。
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。
78511编辑于 2026-01-13 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。
22310编辑于 2026-01-05- 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。 三、模型部署流程 1. 模型准备 首先，我们需要准备好微调后的模型文件。
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。 这种专用硬件加速了基于Transformer模型的训练和推理，这对于大语言模型和其他先进的AI应用至关重要。 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。
36810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。 分布式训练策略 对于超大规模大语言模型，单GPU的内存和计算能力远远不够，需要采用分布式训练策略： 数据并行：多个GPU处理不同的数据批次，通过梯度同步保持模型参数一致 模型并行：将模型分割到多个GPU 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。 H100/B200/GB200系列GPU H100 GPU作为NVIDIA数据中心GPU的旗舰产品，在2025年已经广泛应用于大语言模型训练和推理。
75510编辑于 2025-11-16 - 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
，GPU 则通过海量的计算核心，主攻高吞吐量的并行任务，比如大模型推理、图形渲染、深度学习训练。 寄存器文件与共享内存：提供快速数据存储，共享内存支持线程块内高效通信对大模型算力的影响：SM 数量决定 GPU 并行算力上限；更多SM意味着更高的理论峰值算力张量核心是大模型 INT4/INT8 量化加速的关键硬件 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 ）隔离、动态并行大模型专用优化策略：显存优化技术： 梯度检查点：用计算换显存，存储关键激活值而非全部模型并行：将大模型层拆分到多个GPU卸载技术：将部分数据暂存CPU内存或NVMe SSD计算优化技术： 模型推理：GPU算力瓶颈的原因在大模型推理时，经常遇到 “显卡算力高但利用率低” 的问题，底层原因主要有 3 类：1.
24332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。 优化上下文长度和上下文结构 LLM 另一个研究重点是上下文长度，因为大模型在回答用户问题时，需要参考上下文，能够处理的长度越长，对 LLM 越有用。例如我们问 ChatGPT「最好的越南餐厅是哪家？」 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。
41750编辑于 2023-09-08 - 来自专栏深度学习与python
Hugging Face 发布了高效的跨 GPU 大语言模型训练指南
作者 | Daniel Dominguez 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 Hugging Face 发布了 《超大规模实战指南：在 GPU 集群上训练大语言模型（LLMs）》，这是一份开源指南 ，详细探讨了跨 GPU 集群进行大语言模型训练的方法和技术。 数据并行（Data Parallelism，DP） 使多个 GPU 能同时处理不同批次的数据，而张量并行（Tensor Parallelism，TP） 则通过在 GPU 之间分配模型权重来平衡内存使用和计算负载 流水线并行（Pipeline parallelism，PP） 将模型拆分为多个分布在不同 GPU 上的段，使得模型的不同部分可以并发处理。 通过测试各种配置来确定批处理的大小、模型架构和使用的 GPU 数量之间的最佳平衡。有效的基准测试有助于提高训练速度、资源分配和计算效率，这对于大规模训练是至关重要的。
55810编辑于 2025-03-11 聊一聊GPU是如何用来训练AI大模型的
过去几年，显卡的GPU芯片已经成为人工智能世界最重要的底层武器。没有GPU，今天的ChatGPT根本不可能出现，更不可能有大模型带来的这场AI革命。 神经网络模型里，每一层的神经元和下一层之间都有权重连接，这些连接关系其实都可以转化为矩阵。一次输入经过矩阵乘法运算，就会得到输出，再通过激活函数进入下一层。整个过程无非就是矩阵加法和乘法的组合。 AI模型需要的正是这种大规模并行的矩阵运算能力，而GPU早已在游戏产业里打磨了二三十年，硬件和架构都非常成熟。于是，AI训练就像一只手找到了另一只手套，天生契合。 很多人以为GPU只是硬件强大，其实英伟达真正的杀手锏不在芯片，而在CUDA生态。2007年，英伟达推出CUDA平台，让开发者可以直接调用GPU的算力写程序。 ChatGPT的训练用了上万颗英伟达GPU，这不是因为别家GPU算力不行，而是因为CUDA已经形成了完整的生态。
25810编辑于 2026-03-17- 来自专栏DeepHub IMBA
大模型训练的硬件基础：GPU内存层级、分块与并行策略
但实际上每块 GPU 里复制了完整的模型参数、梯度、主权重以及 Adam 优化器状态。Adam 的状态量是模型参数量的两倍，内存占用很大。 对于大模型，内存成为硬瓶颈。 本质上是按需逐层从各 GPU 拼出模型，任何时候都没有一块 GPU 持有全部权重。通信开销增加了，但内存节省巨大。对于给定的 GPU 配置，ZeRO Stage 3 能训练的模型规模远超前两个阶段。 CS336 课程给出的数据：8 块 A100 80GB GPU 上，不同策略可训练的最大模型尺寸差异很大。 同样的硬件配置下，ZeRO Stage 3 能训练的模型大了很多。 batch size 不能小于 GPU 数量：没法给一台机器半个样本。而 batch size 越大收益越低：大 batch 降低数据噪声方差，但超过一定阈值后边际收益接近于零。 模型并行 除了按数据维度拆分，还可以按模型维度切分，即模型并行。这里介绍两种形式：流水线并行和张量并行。 模型并行：流水线并行 流水线并行沿深度方向切分模型，一层分配给一块 GPU。
28110编辑于 2026-03-09 - 来自专栏Python与算法之美
使用多GPU训练模型
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 __version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices ('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二，定义模型 metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三，训练模型
2.1K30发布于 2020-07-20 - 来自专栏Python与算法之美
使用单GPU训练模型
当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶颈时，我们通常的方法是应用GPU或者Google的TPU来进行加速。 详见《用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68509398 本篇我们介绍使用单GPU训练模型的方法，后面两篇分别介绍使用多 GPU和使用TPU训练模型的方法。 〇，GPU配置 无论是内置fit方法，还是自定义训练循环，从CPU切换成单GPU训练模型都是非常方便的，无需更改任何代码。 GPU的部分资源），我们通常会在开头增加以下几行代码以控制每个任务使用的GPU编号和显存大小，以便其他同学也能够同时训练模型。
1.4K10发布于 2020-07-20 - 来自专栏GPU炼丹
【玩转GPU】基于GPU的人脸识别模型训练实践
本文将分享基于GPU进行人脸识别模型训练的实践经验。一、人脸识别简介人脸识别是指使用计算机视觉和机器学习算法自动识别图像或视频流中的人脸的技术。其基本流程包括人脸检测、特征提取、特征匹配几个阶段。 模型选择我选择了目前较为流行的Inception ResNet V1模型作为特征提取网络,然后连接一个全连接层来分类人脸身份。 三、GPU加速模型训练使用GPU云服务器import tensorflow as tf# 创建一个GPU设备列表gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices 算力,我开启了TensorFlow的XLA加速,使用混合精度训练,并针对batch size、学习率等超参数进行调优,最后模型训练速度比单GPU提升了3倍以上。 图片四、总结通过上述实践,我对GPU加速深度学习训练有了更直观的理解。GPU强大的并行计算能力可以极大缩短模型训练时间。要发挥GPU最大性能,需要从模型、算法和部署等各个方面进行优化。此
1.7K60编辑于 2023-08-17
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