推理 vs 训练 GPU 需求有何不同？

最新推荐文章于 2025-02-26 20:40:52 发布

Artiken

最新推荐文章于 2025-02-26 20:40:52 发布

阅读量839

点赞数 3

文章标签：人工智能深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_56583393/article/details/142545968

版权

#训练过程要求强大的并行计算性能、大显存和高能效的GPU

#推理则更关注低延迟、高效能的计算，并倾向于使用低精度的模型来加速推理

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Artiken

关注关注

3
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

大模型训练与推理真正需要多少 GPU？(公式含python计算代码)

iCloudEnd的博客

05-23

1556

大型语言模型彻底改变了 NLP 领域，使语言翻译、文本摘要、问答等应用成为可能。这些模型包含数百万甚至数十亿个参数，这些参数是在使用大量数据进行训练时学习的。然而，运行这些模型需要大量的计算资源。在本文中，我们将深入研究运行法学硕士所需的计算要求，探讨影响其复杂性的因素以及对硬件和软件开发人员的影响。您对训练和运行模型所需的计算资源感兴趣吗？请允许我更深入地研究细节👇🏼。

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）

m0_70839135的博客

07-18

992

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。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深度学习的GPU：深度学习中使用GPU的经验和建议

机器学习-深度学习-图像处理-opencv-段子

01-01

2万+

标签（空格分隔）：环境配置我应该得到多个GPU 使用多个GPU没有并行性我应该得到什么样的加速器NVIDIA GPUAMD GPU或Intel Xeon Phi 给定预算最快的GPU 通过内存带宽评估GPU 成本效益分析一般的GPU建议亚马逊网络服务AWSGPU实例结论致谢 2018年1月1日由Bruce Wang 译自 Tim Dettmers’ Blog深度学习是一个计算需求强烈的领

如何加速NVIDIA GPU上的训练、推理和机器学习应用？【英伟达工程师亲授】.zip

01-08

本教程将教读者学习使用TensorRT（TRT）中的INT8量化来部署这些训练过的模型，所有这些都将在TensorFlow框架的新型便捷API中进行。

一文读懂推理模型和训练模型对GPU的不同要求

最新发布

m0_59163425的博客

02-26

1257

综上所述，训练模型对GPU的要求更侧重于强大的计算能力、足够的显存、高效的带宽、良好的功耗管理以及支持模型并行与分布式计算的能力；而推理模型则更关注响应速度和效率，对GPU的计算能力和显存要求相对较低，但在高并发场景下仍对带宽和显存有一定需求。

训练卡和推理卡

wt_better的博客

08-28

3037

总的来说，GPU训练卡和推理卡根据深度学习的不同阶段进行了针对性的优化，前者更注重计算能力和精度，后者则在保证一定精度的基础上，更强调效率、低延迟和能效比。：这是NVIDIA专为数据中心设计的高性能计算GPU，如Tesla V100、A100等，它们拥有大量的CUDA核心和高带宽内存（HBM），非常适合大规模的深度学习模型训练。：AMD的竞争产品，如Radeon Instinct MI25、MI50等，同样针对数据中心的计算密集型应用，提供高速的计算性能和大内存容量，支持深度学习训练。

LLM - 训练与推理过程中的 GPU 算力评估

BITDDD小栈

10-31

1万+

LLM 训练、推理流程中 GPU 算力的计算。

9款GPU横评，哪些适合大模型训练，哪些适合推理任务？

优快云_224022的博客

09-24

7258

在 AI 领域，有两大场景对 GPU 的需求最大，一个是模型训练，另一个是 AI 推理任务。但是很多人多可能在最开始为自己的项目做 GPU 选型时，都很难判断哪些 GPU 适合做模型训练，哪些 GPU 更适合去做推理任务。所以我们通过这篇文章将基于 GPU 指标来帮助大家对比分析NVIDIA 的 H100、A100、A6000、A4000、V100、P6000、RTX 4000、L40s、L4 九款GPU，哪些更推荐用于模型训练，哪些则更推荐用于推理。

基于Java核心的GPU池化系统：AI训练与推理一体化平台设计源码

10-05

基于Java核心的GPU池化系统提供了一个AI训练与推理一体化平台的设计源码，这一创新解决方案旨在解决当前AI开发中的资源分配和效率问题。该系统由978个文件组成，这其中包括大量的Python脚本、Java源文件、YAML配置...

2025大模型训练与推理硬件配置指南：GPU性能解析与方案推荐

02-20

第三部分讨论了不同类型大模型（从小型到超大规模）的训练、微调和推理所需的显存量。第四部分通过具体案例展示了如何根据不同参数下的大模型配置显卡。第五部分提供了适用于个人开发者到大型公司的不同使用场景下的...

开源大模型训练及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

Johntill的博客

09-01

2万+

LLM训练与推理的内存需求计算

m0_59163425的博客

07-24

1489

大型语言模型（LLM）通常需要耗费巨大的算力资源，往往包含数十亿个参数，并且需要在数TB的数据上进行训练。近十年来，得益于计算能力的显著提升，以及新型优化技术和架构的出现，开发如此庞大的模型才成为可能。尽管在这些方面已取得了重大进展，但由于算力资源的限制和模型的专有性，LLM的广泛应用仍面临诸多挑战。举例来说，据估计，仅训练GPT-4一个模型的成本就高达约一亿美元。不过，随着Llama 3等开源模型的出现，各类企业和个人现在可以使用并定制这些模型。

大模型训练及推理【硬件选型指南】及 GPU 通识

m0_59164304的博客

05-20

3253

图形处理单元(GPU)是一种功能强大的电子芯片，用于在沉浸式视频游戏、电影和其他视觉媒体中呈现丰富的 2D/3D 图形和动画因其超越 CPU 的并行矩阵运算性能，所以也被广泛应用于人工智能相关的各种系统，包括机器视觉、NLP、语音识别、自动驾驶等。

深度学习训练GPU显卡选型攻略

virobotics的博客

03-14

1万+

Hello，大家好，我是virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。在人工智能（AI）和深度学习领域，GPU（图形处理单元）已成为训练模型的核心硬件。GPU能够提供比传统CPU更高的并行处理能力，这使得它们在处理复杂的计算任务时显得尤为重要。但是，面对市场上琳琅满目的GPU选项，如何选择最适合AI训练的GPU显卡呢？本文将为你提供一个详细攻略。

如何选择GPU显卡，带你对比A100/H100/4090性价比、训练/推理该使用谁？

热门推荐

丨汀、的博客

03-21

4万+

如何选择GPU显卡，带你对比A100/H100/4090性价比、训练/推理该使用谁？

GPU推理和端侧NPU推理的一处不同

tugouxp的专栏

06-03

2630

端侧AI推理主要使用NPU完成，为了在性能，功耗和面积和通用性之间取得平衡，主流NPU采用了加速器架构，将算子固化在硬件中，并辅以可编程单元执行一些自定义算子/长尾算子兼顾灵活性。

在大模型AI的测试、训练和推理过程中，选择GPU型号

2201_76061758的博客

04-23

1096

对于预算有限的用户，可以考虑使用RTX 30系列或40系列的显卡，如RTX 3090或RTX 4090，它们也具备相当强大的计算能力。例如，NVIDIA的4090，T4或P40等型号，它们在保证推理性能的同时，也具有较高的能效比。需要注意的是，不同的应用场景和算法对GPU的需求可能有所不同。同时，关注最新的GPU技术和市场动态，以便选择最适合当前需求的GPU型号。在这种情况下，选择合适的GPU集群架构和通信方式也是非常重要的。在AI的测试、训练和推理过程中，选择GPU型号需要考虑不同的需求和场景。

大模型训练及推理阶段GPU资源估算

02-18

### 大模型训练和推理阶段GPU资源估算方法 #### 模型参数与显存需求关系对于不同精度的大模型，在训练过程中所需的显存量有所不同。全精度模型每亿个参数大约需要 `xxB * 16` 的显存空间；而采用半精度浮点数表示时，则只需占用一半的空间即 `xxB * 8` 显存[^1]。当涉及到量化后的模型（如INT8或更低），虽然可以在推理阶段有效减少存储需求并加速运算速度，但在训练期间并不推荐这样做，因为这可能会导致数值不稳定性和收敛困难等问题。 #### GPU数量估计函数解析为了更精确地评估实际应用中的硬件配置要求，可以通过下面这个Python函数来计算给定条件下完成特定规模神经网络训练所需要的最小GPU数目： ```python import math def calculate_gpus(model_params_in_B, gpu_size): """ 计算所需GPU的数量参数: model_params_in_B (float): 模型参数量大小（单位：十亿） gpu_size (int): 单张GPU可用VRAM容量（GB）返回: int: 所需最少GPU数量 """ gpus_required = (model_params_in_B * 2 * 1.25) / gpu_size return math.ceil(gpus_required) # 示例调用 model_params_in_B = 7 # 假设某大型预训练语言模型有约70亿个参数 gpu_size = 24 # 使用具有24 GB VRAM的NVIDIA A100 Tensor Core GPU作为目标设备 gpus_required = calculate_gpus(model_params_in_B, gpu_size) print(f"大约需要{gpus_required}个这样的GPU来进行该模型的训练") ``` 上述代码片段展示了基于模型参数总量及单卡显存上限来推断理想情况下至少应配备多少台相同规格的工作站参与分布式学习过程的方法[^2]。值得注意的是，这里给出的经验公式仅适用于粗略规划初期资源配置方案，并未考虑诸如批处理尺寸(batch size)、优化器状态保存等因素的影响。因此，在具体实践中还需综合考量更多细节才能得出更为合理的结论。