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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。 在A100 80GB平台实现同时运行4个量化模型实例2。 （通过MIG技术划分2个14GB实例）冷启动优化：预置10%的"温热"节点（模型预加载+显存预热），使扩容延迟从120s降至8.3s。 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。 × 2 字节（因为使用 16 位精度，即每个参数占用 2 字节） = 140,000,000,000 字节 考虑 20% 的额外开销： 考虑开销的总字节数 = 总字节数 × 1.2
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 2 * H100的推理速度对比： GPU 推理速度 2 * H100 100% 2 * 6000 Ada 48% 2 * L40 43% 2 * A100 80GB 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。 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。 该研究首先在实验中用 2-byte BF16/FP16 半精度代替 4-byte FP32 精度，实现了几乎相同的推理结果。这样一来，模型减小了一半。
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
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。 使用CUDA Toolkit 和driver 就可以支持原生支持P2P技术，进而实现GPU之间直接通信。 GPUDirect P2P 功能和优势？ 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。 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。 NL2SQL技术从早期的规则方法演进到基于大语言模型（LLM）的现代方法更关键的是，LLM固有的“幻觉”问题在BI场景中是致命的。BI分析要求结果的绝对准确，一个错误的数据可能导致灾难性的商业决策。 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- 来自专栏新智元
给定计算量，较小模型打败大模型，Llama 2训练与GPU计算关联度
新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】对于固定的计算量，小模型和大模型相比性能如何？ 模型推断时，避免将算力浪费在缓慢收敛上至关重要。 不过，OpenAI最近的一句话暗示着这一假设： 我们期望较大的模型总是比较小的模型表现更好。[…] 大小固定的模型将受到GPU容量限制。 这一假设是OpenAI计算帕累托边界的基础。 Meta本周发布了 LLaMA 2！ 证实「质疑」 同样，Llama 2也公布了模型的训练时间： 一眼望去，我们就会发现训练曲线与LLaMA 1并不一致，即使模型完全相同。 原来，LLaMA 2是在双倍的上下文大小和更长的余弦时间上进行训练的，不幸的是，这对所有大小的模型都产生了负面影响。 不过，较小模型受到的影响比较大模型更严重。 首先，它们比更大的模型更快， 2. 然后，它们放慢速度，被较大的模型超越（根据Chinchilla的说法） 3.
51010编辑于 2023-08-07 - 来自专栏Python与算法之美
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。 《torch使用gpu训练模型》 https://colab.research.google.com/drive/1FDmi44-U3TFRCt9MwGn4HIj2SaaWIjHu? gpu上 net = nn.Linear(2,1) print(next(net.parameters()).is_cuda) net.to("cuda:0") # 将模型中的全部参数张量依次到GPU上
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。 假设你已经有了一个基于ChatGLM2-6B微调的模型： from transformers import AutoTokenizer, AutoModel # 加载模型和分词器 tokenizer =
1.4K20编辑于 2025-09-04 - 来自专栏机器之心
你的GPU能跑Llama 2等大模型吗？用这个开源项目上手测一测
机器之心报道 编辑：陈萍 你的 GPU 内存够用吗？这有一个项目，可以提前帮你查看。 在算力为王的时代，你的 GPU 可以顺畅的运行大模型（LLM）吗？ 因为查看 GPU 可以处理哪些 LLM 并不像查看模型大小那么容易，在推理期间（KV 缓存）模型会占用大量内存，例如，llama-2-7b 的序列长度为 1000，需要 1GB 的额外内存。 微调期间，可以使用的最大 batch 是多少； 到底是哪项任务在消耗 GPU 内存，该如何调整，从而让 LLM 适应 GPU。 那么，我们该如何使用呢？ 首先是对模型名称、ID 以及模型尺寸的处理。 你可以输入 Huggingface 上的模型 ID（例如 meta-llama/Llama-2-7b）。 如果你使用自定义模型或 Hugginface ID 不可用，这时你需要上传 json 配置（参考项目示例）或仅输入模型大小（例如 llama-2-7b 为 70 亿）就可以了。
1.5K40编辑于 2023-10-24 H100 GPU如何加速大语言模型与AI开发
某平台现已支持单芯片（NVIDIA H100x1）和八芯片（NVIDIA H100x8）的NVIDIA H100，目前位于NYC2数据中心。诸如H100这样的强大GPU是训练深度学习模型的关键硬件。 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。此外，GPU能更高效地处理大型数据集和复杂模型，从而推动先进AI应用的开发。多种深度学习算法需要强大的GPU才能高效运行。 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Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
GLM https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。 这个图示说明了GLM预训练的过程，具体解释如下： a) 原始文本：给定一个原始文本，例如[x1, x2, x3, x4, x5, x6]。 在生成过程中，模型可以根据之前生成的词片段和Part A中的上下文来预测下一个词片段。 d) 自注意力掩码：为了限制模型的注意力范围，
75620编辑于 2023-08-28 - 来自专栏AI SPPECH
42_大语言模型的计算需求：从GPU到TPU
训练计算需求 根据最新研究，训练一个万亿参数级别的大语言模型可能需要： 10,000-100,000个高端GPU/TPU核心 持续训练2-6个月 消耗数十亿度电 计算成本达数千万至数亿美元 推理计算需求 ，大幅提升AI计算性能 光线追踪核心：用于实时光线追踪计算 高速缓存层次结构：包括L1、L2和统一缓存 内存控制器：管理与GPU内存（HBM）的数据传输 与CPU相比，GPU具有更多的计算核心和更高的内存带宽 能效比：每瓦性能提升了2-3倍 大规模扩展性：支持数万个GPU的高效扩展 这些性能提升使得训练更大规模的模型和处理更多推理请求成为可能，推动了大语言模型技术的持续进步。 内存墙问题 内存墙是指计算能力增长速度远超内存带宽增长速度的现象，这在大语言模型计算中尤为明显： 计算与内存不平衡：GPU计算能力每1-2年翻一番，而内存带宽增长相对缓慢 数据移动开销：数据在CPU和GPU 异构内存系统 异构内存系统结合了不同类型的存储设备，形成多层次的内存架构： 高速缓存：如GPU的L1/L2缓存，用于频繁访问的数据 主内存：如GPU的HBM内存，用于活跃的模型参数和激活值 扩展内存：如
75510编辑于 2025-11-16 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | BERT 量化实战（2） 】
BERT 量化实战分析前言：在【大模型学习 | 量化实战（1）】-腾讯云开发者社区-腾讯云中基于BERT实现了情感分析系统以及量化的实现，但是量化的结果导致了模型的精确度急剧下降，从90%降到了54%， 未出现截断情况（即分布区域超过量化上下限）、分布近似 scale过大scale的计算如下所示：scale=\frac{max(w)-min(w)}{255} , 个别层的权重有离群值，会导致scale非常大， Sensitive Layers:") for r in results[:5]: print(f"{r[0]:40s} | Acc: {r[1]:.4f} | ΔAcc: {r[2] :.4f}") return results 其他分析方法层级 fallback 到 FP32与敏感性分析相关，该方法是将原模型逐层量化，观察精度下降情况误差传播分析对 float32 模型 和 模型 vs INT8 模型输出差异有多大
78710编辑于 2025-06-27 - 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | BLIP2原理】
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models 作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型，作者提出一种使用两个阶段预训练模型Querying Transformer (Q-Former)。 一、预训练方法这种预训练方法分为了两个阶段 （1）视觉语言特征表示学习阶段 （2）视觉到文本的生成学习阶段 1.1 Q-Former主要作用就是对齐两个不同模态的冻结预训练模型 Q-Former包含了两个 transformer子模块：（1）Image Transformer （特征提取） （2） Text transformer (作为文本编码器和解码器) ; 一组可学习的查询嵌入向量作为 Image 作者尝试了两种LLM冻结模型：(1) decoder-based LLMs : query 表征作为 LLM 的输入前缀（prefix） → LLM 自己完成文本生成(2) encoder-decoder-based
1.1K00编辑于 2025-07-01 - 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。 CUDA 核心：负责通用浮点 / 整数运算（如大模型的矩阵乘法），每个SM包含64-128个CUDA核心2. 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： 计算（Q×K^T，大模型注意力层核心运算）start_calc = time.time()# 转置K矩阵（注意力层标准操作）k_t_gpu = k_gpu.transpose(1, 2)# 矩阵乘法（张量核心加速
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。 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。 通常，需要多条信息才能完成个人的想法，因为在这过程中需要插入不同的数据（如图片、位置、链接），用户在之前的信息中可能遗漏了一些东西，或者只是不想把所有东西都写进一大段话里。 2.
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
腾讯云开发者
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