3.7大模型开发环境搭建：从单卡到分布式集群的全栈指南

最新推荐文章于 2025-07-07 14:35:18 发布
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分类专栏： 掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调，打造核心竞争力 文章标签： 语言模型 神经网络 人工智能 transformer
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大模型开发环境搭建：从单卡到分布式集群的全栈指南

一、硬件选型：算力与成本的平衡艺术

1.1 GPU配置方案对比

设备类型 典型型号 显存容量 FP16算力(TFLOPS) 适用场景
消费级显卡 NVIDIA RTX 4090 24GB 165 个人开发者/小模型微调
工作站显卡 NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB 222 中等规模模型训练
数据中心GPU NVIDIA A100 80GB 80GB 312 千亿参数模型训练
国产硬件 华为昇腾910B 32GB 298 国产化替代方案

选型

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从单卡到集群：AIGC大规模生成加速架构设计
AI 领航者的博客
05-10 1040
随着AIGC模型规模的指数级增长(如GPT-3 1750亿参数)，单卡设备已无法满足训练和推理的需求。单卡推理优化技术多卡并行策略(数据并行、模型并行、流水线并行)大规模分布式训练架构推理加速技术实际应用案例分析文章首先介绍基础概念，然后深入探讨各种并行策略和加速技术，接着通过实际案例展示应用，最后讨论未来发展趋势。AIGC：人工智能生成内容，指由AI模型自动生成的文本、图像、音频等内容数据并行：将训练数据分割到不同设备，每个设备拥有完整的模型副本模型并行。
RTX4060低成本搭建集群本地部署Deepseek-R1，收藏这一篇就够了！！
Android23333的博客
02-12 7165
使用4台RTX 4060搭建集群运行大模型：方案与细节在AI大模型时代，即使是资源有限的个人开发者或小型团队，也可以通过合理搭建集群来运行大模型。本文将详细介绍使用4台RTX 4060（8GB显存）+32GB内存+i5-12400的机器组成集群运行大模型的可行性方案和技术细节。
基于slurm框架的GPU服务器集群搭建方法
weixin_45906434的博客
01-11 5321
管理结点： 1个 （192.168.76.130）hostname: master。计算节点： 1个 （192.168.76.131）hostname: slave1。注：uid和gid可以根据情况自行确定，但要保证集群中的各结点uid和gid一致。修改/etc/slurm/slurmdbd.conf。修改/etc/slurm/slurm.conf。配置master机hostname。配置slave1机hostname。通过scp发动到各个计算节点。系统环境： Centos7。查看hostname。
如何让10万块H100显卡一起工作？马斯克的xAI的计算架构
AI360labs_atyun的博客
12-20 1468
优点是通信需求较低，适合内存足够大的GPU，但对于超大模型可能受限于显存，对于GPT-4这种级别的模型显然是不够。，每一个机器是4U的，上面安装8块H100的显卡，每个机架上部署8个4U的GPU服务器。张量并行的目标是将每一层的计算拆分为多个部分，分布到不同的GPU上处理，从而实现并行化。大家好，今天跟大家分享的是马斯克的xAI如何在122天的时间里，如何用10万块显卡，搭建出目前世界上最强的算力集群。直接和另一台服务器的GPU通信，这个通信直接是显存对显存，不需要通过CPU，避免数据的多次复制。
10万卡GPU集群背后的硬核技术详解
顺其自然~专栏
10-29 733
成本与电力估算年度耗电量约为1.59太瓦时（TWh），年电力成本约为1.24亿美元。总资本支出大约为40亿美元，包括硬件、软件、设施和运营成本。性能对比10万卡H100集群的理论峰值性能可达198 FP8或99 FP16 ExaFLOPS。使用FP8精度，4天内可完成GPT-4训练挑战与解决方案电力挑战：总功率约为150兆瓦，需分布在园区中，并考虑电力供应稳定性和波动。
基于ubuntu20.4搭建的K8S集群新增工作节点带GPU显卡过程记录
那个那个
06-16 2980
参考：https://blog.csdn.net/Y3_flybird/article/details/126846976。节点打标签使其可以调度vgpu管理程序。升级后可以正常查看PCI显卡型号。以上，gpu节点安装完成。查看支持的显卡驱动版本。
深度求索（DeepSeek）大模型本地化部署全解析：从环境搭建到生产实践
fudaihb的博客
05-13 1077
随着大规模预训练模型的快速发展，企业级本地化部署成为AI落地的关键挑战。本文以DeepSeek系列模型为研究对象，详细阐述了从硬件环境准备到服务端优化的全流程部署方案。文章首先分析了大模型部署范式的演进，从早期的单机部署到当前的云边端协同部署，强调了软硬件协同设计的重要性。随后，文章详细介绍了DeepSeek模型的特性，包括其混合架构、参数量级和硬件需求。在部署环境准备部分，提供了硬件配置方案、软件依赖清单和网络拓扑设计，确保系统的高效运行。
分布式训练+Xtuner
最新发布
m0_57755179的博客
07-07 200
定位：微软开源的分布式训练优化框架，支持千亿参数模型训练。核心目标：降低大模型训练成本，提升显存和计算效率。集成生态：与PyTorch无缝兼容，支持Hugging Face Transformers库。国内应用背景：硬件限制：国内主流使用NVIDIA 40系列显卡（如4080/4090），无法采购A100等高端卡微调需求：即使微调较小的LoRA模型也需要分布式训练技术框架适配：主流微调工具（如Lora Factory、XTuner）都基于DeepSpeed实现。
PyTorch在AI并行计算集群上部署与使用
qq_27815483的博客
07-06 1282
本文主要介绍pytorch的作用、优势等，源码编译的几种方式以及安装完成使用框架提交训练或推理任务，
SmolLM2移植到华为昇腾
07-03
我们正在处理一个模型移植任务：将SmolLM2模型适配到华为昇腾平台。昇腾平台通常使用AscendAI处理器（如Ascend310或910），并依赖CANN（ComputeArchitecture forNeural Networks）软件栈。以下步骤将指导完成此过程...
GPU集群搭建步骤
weixin_42795092的博客
04-30 1203
使用 NTP（网络时间协议）保证所有服务器的时间同步，避免因时间不一致引发问题。编辑网络配置文件，例如在 Ubuntu 系统中编辑。根据业务需求，在集群上部署深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）或者其他 GPU 加速应用。在每台服务器上安装选定的 Linux 操作系统，安装过程中按提示完成磁盘分区、用户创建等设置。文件，配置集群信息，例如节点列表、分区设置等。若能正常显示节点信息和分区状态，则表明集群管理系统配置成功。若能正常显示 GPU 信息，则表明驱动安装成功。
slurm-gpu集群搭建详细步骤
Frank-Li的博客
08-11 1万+
初衷 首先，slurm搭建的初衷是为了将我多个GPU机器连接起来，从来利用多台机器的计算能力，提高计算效率，之前使用过deepops去搭建，结果最后好像deepops对GPU的卡有要求，我的每台机器卡都不一样，所以后面就开始研究slurm集群的方式了。 1、参考文档 之前参考过诸多文档，中间会出现各种奇怪的错误，后来还是通过docker的方式去装才成功，不通过docker的还在探索中，以后成功会出新视频。 （1）官网文档 slurm官网 （2）git上docke...
搭建10万张H100GPU集群要注意什么？ 看完后，剩下的就是怎么搞定40亿美元了
u011976024的博客
01-15 2403
与使用前端网络相比，这为未来的带宽增加提供了更大的灵活性，因为从 A 栋楼的一个交换机向 B 栋楼的另一个交换机添加更多光纤收发器要容易得多，而对集群的每个机箱进行完整的前端网络 NIC 升级以将其从 100G 升级到 200G 等则要容易得多。与岛内的网络相比，岛之间的网络速度要慢 7 倍。从下面的机架图中可以看出，现在叶交换机位于机架中间，允许每个 GPU 使用 DAC 铜线，而不是每个 GPU 到叶交换机的连接都向上连接到电缆托盘，然后横向穿过 9 个机架连接到专用的轨道优化叶交换机机架。
GPU系列(七)-GPU集群部署
sre救赎之路
03-21 1151
节点配置：安装驱动和容器运行时支持。部署设备插件：使 Kubernetes 识别 GPU。资源声明：在 Pod 中指定 GPU 需求。监控与调度：确保资源合理分配和任务运行。
CPU-GPU服务器集群架设详细指南
热门推荐
hushujian的专栏
04-21 1万+
一、整个集群情况   集群架设以后基本上能满足自己的高性能计算的实验需要，充分发挥了服务器的CPU和GPU的性能，本集群都是基于开源的软件架设，能够尽可能的拓展，主要的rocks系统时目前很多美国大学实验室和科研机构青睐的系统。rocks集成了很多开源的优秀软件，比如：ganglia，hpc等。 二、CPU-GPU服务器集群架设硬件准备   至少两台服务器（最好有三台）    一台交换机
Rancher搭建K8S集群并配置GPU共享完整流程
JavaFeng
09-30 3962
参见我的另一篇文章《RKE搭建K8S并部署阿里GPU Sharing实现GPU共享》
【教程】集群搭建准备工作全流程
WHY的博客
01-16 2459
本文介绍了如何基于VMware创建虚拟机进行集群搭建的环境配置，包括VMware安装使用、模板虚拟机创建及环境配置、Xshell和Xftp的安装使用、虚拟机的克隆及环境配置等内容
GPU集群搭建
weixin_42795092的博客
04-30 814
要替换成你需要的 NVIDIA 驱动版本号。同时，要依据实际情况对 Slurm 配置文件。
Eclipse开发环境搭建指南：Android应用入门必备
本文档详细介绍了如何在Eclipse开发环境中搭建Android应用程序开发环境，适合初学者入门。首先，开发Android应用所需的系统需求主要包括： 1. **操作系统支持**： - Windows：Windows XP、Vista、Windows 7，尤其...
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