为什么大模型训练都需要GPU？现在都有哪些合适的GPU适合训练大模型？价格如何？_大模型微调需要多大的gpu

大家有没有这样的疑问，为什么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU，而现在市面上，有哪些适合训练的GPU型号，价格如何？下面让我来一一给大家进行介绍。

为什么大模型训练需要GPU，而非CPU？

总的来说，选择GPU而非CPU进行大型模型训练主要是因为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。这使得GPU成为训练复杂和大规模机器学习模型的首选硬件。

并行处理能力：GPU拥有成千上万个较小、更专用的核心，这使得它们能够同时处理多个任务。这种并行处理能力使GPU非常适合执行机器学习和深度学习算法中的大量矩阵和向量运算。相比之下，CPU（中央处理单元）核心数量较少，但每个核心的通用计算能力更强，适用于需要大量逻辑和顺序处理的任务。

高吞吐量：GPU能够提供更高的吞吐量，这意味着它们可以在较短的时间内处理更多的数据。这对于训练大型模型尤其重要，因为这些模型通常需要处理巨大的数据集，并执行数以亿计的运算。

大规模计算：GPU最初是为了处理复杂的图形和图像处理任务而设计的，这些任务需要大量的计算和数据处理。这些设计特性也让GPU非常适合于训练大型机器学习模型，因为这些模型需要进行大量的数学运算，特别是在训练神经网络时。

优化的库和框架：许多深度学习框架和库，如TensorFlow、PyTorch等，都针对GPU进行了优化，以充分利用其并行处理能力。这些优化包括专门的算法和硬件加速技术，可以显著加快模型训练过程。

成本：虽然高端GPU的初始投资可能比CPU高，但在处理大规模机器学习任务时，GPU因其较高的效率和速度，可以提供更好的成本效益。尤其是在云计算环境中，用户可以根据需要临时租用GPU资源，进一步提高成本效益。

现在都有哪些合适的GPU适合训练？价格如何？

现在GPU可谓是各大厂商都在疯抢，并不是你有钱就可以买的到的，并且现在大模型训练主要还是英伟达（NVIDIA）系列为主，受中美关系影响，更难搞到好的GPU。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。（价格仅供参考，购买时因素很多，只能提供通用的价格区间，后面GPU价格时也是一样，只提供价格区间）。

H100：A100的下一代产品，提供了更高的性能和更快的NVLink通信速度，特别针对人工智能、机器学习和深度学习进行了优化。价格是A100的2倍左右，售价是2.5w～3w美元之间，但是溢价严重，3.5w美元你都不一定能拿下来，所以参考价格区间，25w～35w人民币。

A100和H100，因为政治因素，去年受到了限制，为此NVIDIA推出了替代型号专供中国市场，A100的替代型号是A800，在已有A100的基础上将NVLink高速互连总线的带宽从600GB/s降低到400GB/s，其他完全不变。H100的替代型号是H800，应该是跟A800一样降低了带宽。

A800：具体价格不明，但应该和A100差不多，预计10w～20w之间。

H800：具体价格不明，但是应该25w起，估计在35w～45w之间。

V100：性能肯定不如上面提到的那四个（A100、H100、A800、H800），但是如果资金有限，V100也是一个不错的选择，32G版价格一般5w～8w。

整体对比如下图所示，性能上H100（或H800） > A100（或A800） > V100

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。价格上一般在2w左右。

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因为GPU价格不菲，而且你有钱也不一定能买的到，如果只是偶尔用一两次，去租用云的GPU也是一个不错的选择。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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