大模型训练推理如何选择GPU？一篇文章带你走出困惑（附模型大小GPU推荐图）

随着人工智能技术的快速发展，大模型训练与推理成为了科研、工业应用等领域的重要环节。在这个过程中，GPU的选择显得尤为关键。然而，面对市场上琳琅满目的GPU型号和配置，很多人在进行选择时会感到困惑。今天，我们就来为大家讲解一下如何选择适合大模型训练推理的GPU，帮助大家走出困惑。

首先，我们需要明确大模型训练与推理的基本需求。大模型通常意味着更高的计算需求和数据存储需求。因此，在选择GPU时，我们需要关注其计算能力、显存大小以及与其他硬件设备的兼容性。

在计算能力方面，NVIDIA的A100系列GPU是目前市场上较为流行的选择。它采用了先进的Ampere微架构，具备强大的浮点运算能力和高效的内存带宽，能够满足大模型训练推理的高计算需求。特别是A100 40G PCIe版本，不仅性能卓越，而且易于集成到现有的计算环境中。

▌计算墙，指的是单卡算力和模型总算力之间的巨大差异。A100 的单卡算力只有 312 TFLOPS，而 GPT-3 则需要 314 ZFLOPs 的总算力，两者相差了 9 个数量级。

▌显存墙，指的是单卡无法完整存储一个大模型的参数。GPT-3 的 1750 亿参数本身就需要 700 GB 的显存空间（每个参数按照 4 个字节计算），而 NVIDIA A100 GPU 只有 80 GB 显存。

▌通信墙，主要是分布式训练下集群各计算单元需要频繁参数同步，通信性能将影响整体计算速度。如果通信墙如果处理得不好，很可能导致集群规模越大，训练效率反而会降低。

除了计算能力外，显存大小也是选择GPU时需要重点考虑的因素。对于大模型而言，足够的显存能够确保训练过程的顺利进行。因此，我们推荐选择显存较大的GPU，如A100 80G或A800 80G等型号。这些GPU不仅能够满足大模型的训练需求，还能够在推理过程中提供稳定可靠的性能。

当然，在选择GPU时，我们还需要考虑预算因素。不同型号的GPU价格差异较大，因此我们需要根据自己的预算情况进行选择。对于预算有限的用户，可以选择性价比较高的V100 32G或A800/H800等型号的GPU。这些GPU虽然性能略逊于A100系列，但同样能够满足一般规模的大模型训练推理需求。

最后，我们需要注意GPU与其他硬件设备的兼容性。在选择GPU时，我们需要确保其能够与服务器的主板、内存、电源等硬件设备良好地配合工作。此外，还需要考虑GPU的散热性能，以确保在高负载运行时能够保持稳定的温度。

模型大小推荐配置

对于较小的模型（如3090推荐），我们可以选择搭载高端显卡的服务器配置。这类服务器能够提供足够的计算能力，满足小型模型的训练需求。如果追求高性价比，4090显卡也是一个不错的选择。当模型规模扩大到7B以内时，我们推荐使用V100 32G或A100 40G PCIe等高端GPU，以确保训练过程的稳定性和高效性。

预算线推荐配置

在预算有限的情况下，我们可以考虑选择A800/H800等性价比较高的服务器配置。这些配置能够在保证性能的同时，有效控制成本支出。当然，如果对性能有更高要求，可以适当增加预算，选择更高端的硬件配置。

全面体验推荐配置

对于追求全面体验的用户，我们推荐采用A100 40G PCIe等高性能GPU。这类配置不仅能够满足大规模模型的训练需求，还能提供优秀的推理性能，为用户带来流畅的使用体验。

不同量化方式下的推荐配置

针对不同的量化方式，我们也给出了相应的配置推荐。对于INT4量化，我们推荐在360B以内的模型使用3090或4090显卡；对于INT8量化，推荐在180B以内的模型使用性能适中的服务器配置；对于FP16推理，我们建议在90B以内的模型使用3090 24G、4090 24G或A100 80G/A800 80G等配置。对于更大规模的模型或更高精度的推理需求，可能需要考虑多机集群等定制资源。

综上所述，选择适合大模型训练推理的GPU需要综合考虑计算能力、显存大小、预算以及兼容性等多个因素。希望本文能够为大家在选择GPU时提供一些有益的参考和建议，帮助大家走出困惑，更好地进行大模型训练推理工作。

模型大小GPU推荐图