在A100和3080平台上使用2080ti的深度学习环境训练的模型进行推理？CPU、GPU是如何变化？...

最新推荐文章于 2025-09-15 15:39:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-15 15:39:14 发布 · 743 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

在深度学习模型训练时，CPU处理数据输入和预处理，GPU执行实际运算，可能导致GPU高负载。而在推理阶段，CPU做预处理，GPU进行模型计算，同样可能呈现GPU高使用率的情况。

部署运行你感兴趣的模型镜像

在 A100 和 3080 平台上使用 2080ti 进行深度学习模型训练时，CPU 和 GPU 的使用情况可能会有所不同。

在训练过程中，CPU 主要负责处理数据的输入和预处理，GPU 则负责训练模型的实际运算。因此，如果 CPU 和 GPU 配置相同，则 CPU 的使用率可能较低，而 GPU 的使用率可能较高。

推理过程中，CPU 和 GPU 的使用情况可能会有所不同。在推理过程中，CPU 主要负责对输入数据进行预处理，并将数据输入到模型中进行推理。而 GPU 则负责实际进行模型推理的运算。因此，如果 CPU 和 GPU 配置相同，则 CPU 的使用率可能较低，而 GPU 的使用率可能

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

ComfyUI

AI应用

ComfyUI

ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具，具有以下特点：基于工作流节点设计，可视化工作流搭建，快速切换工作流，对显存占用小，速度快，支持多种插件，如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

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

芥子纳须弥1116

关注关注

0
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

【回答问题】ChatGPT上线了！在A100和3080平台上使用2080ti的深度学习环境训练的模型进行推理？CPU、GPU是如何变化？

源代码杀手的博客

01-02

1113

推理过程中，CPU 和 GPU 的使用情况可能会有所不同。因此，如果 CPU 和 GPU 配置相同，则 CPU 的使用率可能较低，而 GPU 的使用率可能较高。在训练过程中，CPU 主要负责处理数据的输入和预处理，GPU 则负责训练模型的实际运算。因此，如果 CPU 和 GPU 配置相同，则 CPU 的使用率可能较低，而 GPU 的使用率可能较高。【回答问题】ChatGPT上线了！在 A100 和 3080 平台上使用 2080ti 进行深度学习模型训练时，CPU 和 GPU 的使用情况可能会有所不同。

人工智能_大模型011_CPU微调_训练_显卡的选型讲解_价格表_011---人工智能工作笔记0146

添柴程序猿的专栏

02-28

510

2.至于单机单卡还是单机多卡,来说单机单卡,比如是24G显存,对chatglm-6b已经够用了,训练最少要求是22G显存,也够了,但是,如果单机双卡是显存48G,价格跟单机单卡差别不太多,那么单机双卡更合适,性价比更高.之前是没有GPU的,由于游戏行业对画质的需求,催生出了GPU,GPU优势是支持并行计算,可以几千个小核心同时计算,但是有个问题,如何把一个我们需要计算的问题,拆解成1000个或更多小问题,让GPU并行计算呢?消费级显卡是带有机器,跟个大的主机箱一样,比普通主机箱大一点,但是。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

原创：旗舰游戏显卡(980Ti,1080Ti,TiTan V,2080Ti,3090,4090)，AI画图stable diffusion)和大模型(chatglm2-6b)推理性能横评

herowu的专栏

10-25

3259

几乎就是专业的Tesla V100仅仅把HBM2的显存带宽从4096 bit减到3072bit，并且把16G/32G显存砍到12G显存（当然还有极少量的CEO限量版32G TiTan V），其它什么都没有变的Tesla V100，特别是双精度FP64 (double)居然有7.450 TFLOPS，直到今天的4090双精度也才1,290 GFLOPS，差不多强6倍的能力更不要说其它2080Ti,3090了。在大模型测试中由于有24G显存确实很多模型都可以跑起来很爽，是一张性价比很高的大模型卡。

油管博主路透 3080Ti 参数、黄教主烤箱中拿出 DGX A100 预热发布会

weixin_36896856的博客

05-17

468

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达内容概要：众多资料都表明，黄仁勋将在 5 月 14 日 GTC 的主题演讲上，发布新一代的 Ampere GPU，为...

深度学习训练模型的硬件条件（点评）

yiyayiya557的博客

04-07

9303

比较系统性的文章，包括本地硬件搭建、云端训练环境介绍。原文地址：https://blog.csdn.net/u010327061/article/details/80775135 —————————————————————————————————————————————— 之前热衷于学习理论知识，目前想跑代码了发现不知道从何下手，自己电脑上搭建的平台基本就是个摆设，因为跑不起来呀。今天我们...

CPU、GPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化，模型量化详细实现方案

代码讲故事

02-27

3571

CPU、GPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化，模型量化详细实现方案。非常见整型位数的量化，来自让各种开源模型能够在 CPU 环境、CPU & GPU 环境混合推理的技术方案：llama.cpp 。为了能够在低配置上机器运行，降低入门的硬件门槛还是很有必要的。模型量化技术就是这样一个“神奇、有效”的方案。

YOLOv8项目推理从CPU到GPU

qq_26938321的博客

01-15

1万+

YOLOv8项目推理从CPU到GPU；YOLOv8；从CPU到GPU。

【大模型】CPU都知道，GPU是什么？

最新发布

Dream it Possible

09-15

959

CPU作为一个编程人士来说都不陌生，GPU是什么，大模型为什么离不开它，读完本篇文章答案自然就有了。

Deepseek与GPU算力平台|在GPU算力平台部署Deepseek-R1-32b模型的应用教程

微学AI的博客

02-06

4243

今天我将介绍一下云端GPU算力平台，它是一个专为GPU加速计算设计的高性能计算中心，主要服务于软件和信息技术领域。它提供强大的、可灵活扩展的GPU资源，适用于机器学习、人工智能及视觉特效渲染等高计算需求的应用。灵活资源调度：平台能够根据具体工作负载精准调配计算资源，支持多种高端GPU型号，如NVIDIA RTX 4090、RTX 3090、A100和A800，满足不同场景下的计算需求。Kubernetes架构优化。

MNN / TNN /TFlite GPU 对比

haima1998的专栏

02-24

3868

转自：https://www.zhihu.com/question/400143354 作者：阿里巴巴淘系技术链接：https://www.zhihu.com/question/400143354/answer/1310377675 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。端侧AI在这两三年里，可谓高速发展，新应用、新算法、新硬件推陈出新，也不断有新推理引擎涌现。但对引擎的评价方式定格在了三年前，比较的总是ARMv7/ARM64下MobileNet、..

大模型笔记之-ChatGLM2微调（基于Windows10 22H2+RTX2080ti 实现）

JunHowie的个人Blog

11-03

3931

本文仅仅简单介绍了如何在Windows环境下微调及使用ChatGLM2-6B

libtorch-gpu推理时占用CPU 100%问题解决

baidu_34172099的博客

07-09

5109

libtorch-gpu推理时占用CPU 100%问题解决可能很多童鞋在利用libtorch进行pytorch模型加速的时候并没有注意过CPU的占用问题，可甚至有时候觉得能调通模型都觉得很好了。然而事实是越精越好（或者CPU的占用其实也影响模型的推理性能），可能觉得我说法有些问题，因为本来用的是GPU进行计算。注意此处的解释根据个人理解而来：首先先引入几个概念： cpu个数是指物理上安装了几个cpu，一般的个人电脑是安装了1个cpu cpu内核数是指物理上，一个cpu芯片上集成了几个内核单元，

linux 配置pytorch_RTX 3080深度学习环境配置

weixin_39598069的博客

11-21

1043

找资料的时候感觉现在写30XX系显卡深度学习环境配置的文章还不太完善，所以记录了自己的采坑经历。Why？下面这张图非常直观，TITAN性能比2080ti强，3080的CUDA核心数差不多是TITAN的两倍，内存少一些。目前3080显卡7000出头可以拿下，性价比非常不错。1 准备工作上半年配了台支持4GPU的机器，原计划下半年训练任务上来以后再加卡。但是30XX显卡出来以后，2个3080...

深度学习的显卡对比评测：2080ti vs 3090 vs A100

热门推荐

deephub

03-30

2万+

显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。但是在本文之前一定要说下的是：本文并不推荐现在就买显卡，除非必须，现在一定不要买显卡，谁买谁吃亏，目前的情况是，“等” 就对了回到正题，在这篇文章中我整理了几个在 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 进行的深度学习性能基准测试。一般的情况下我们都会使用 TensorFlow github 中的“tf_cnn_benchmarks

神经网络推理加速—— GPU为什么这么牛

AI与算法都要通俗易懂

04-15

1362

游戏，挖矿，深度学习，这三个领域足以让英伟达的GPU傲视群雄！安迪比尔定律，软件会吃掉硬件的性能，反过来会迫使硬件更新迭代！GPU也是如此。GPU独有的多核硬件架构以及专用硬件单元和多层级存储，是GPU傲视群雄的王牌。好啦，本篇文章就说到这，敬请关注本专栏其他文章。本文原创，请勿转载，转载请联系作者欢迎关注@董董灿是个攻城狮及同名公众号。

NVIDIA A100 GPU - 推理基准测试分析

weixin_50197960的博客

10-14

3863

运行最先进的文本到图像模型需要什么？游戏卡可以完成这项工作，还是选择A100？如果只有一个 CPU 怎么办？为了阐明这些问题，我们提出了在不同 GPU 和 CPU 上稳定扩散的推理基准。我们的基准测试使用文本提示作为输入并输出分辨率图像512x512。我们使用Huggingface 的扩散器库中的模型实现，并从速度、内存消耗、吞吐量和输出图像的质量方面分析推理性能。

笔记本深度学习训练散热实用指南

01-21

3112

笔记本的散热能力远不如台式机，跑深度学习训练的时候如果不注意散热有可能会导致温度过高，可能会烧显卡烧主版等等，本文就讨论一下如何用一种简单的办法提升笔记本的散热能力。

【ChatGLM3】（6）：使用1个2080Ti-11G版本，运行ChatGLM3-Int8模型，可以正常运行，速度6 words/s，不支持vllm启动，2张卡速度24 words/s

freewebsys的专栏

12-02

3262

测试效果还可以，发现不支持 vllm 优化，估计需要进行模型转换。可以使用vllm 启动成功，但是模型不返回内容。同时增加 --load-8bit 可以在 11 G 显卡上运行，占用显存 7G左右。不增加参数，需要2张 2080Ti 11G 的显卡。模型大小就是显存占用大小。需要 12G 多显存。综合看自己测试 2080Ti 还是可以使用的。跑 chatglm3-6b 没有啥问题。

在A100和3080平台上使用2080ti的深度学习环境训练的模型进行推理？CPU、GPU是如何变化？

02-06

在 A100 和 3080 平台上使用 2080ti 进行深度学习模型训练时，CPU 和 GPU 的使用情况可能会有所不同。在训练过程中，CPU 主要负责处理数据的输入和预处理，GPU 则负责训练模型的实际运算。因此，如果 CPU 和 GPU ...