学习大模型微调 用什么显卡

学习大模型微调，推荐使用 NVIDIA GPU（支持 CUDA 和 cuDNN），至少需要 24GB 显存，如 A100 或 V100。不同显卡在大模型微调任务中有不同表现。A100 等高端 GPU 是较合适的选择，因为微调过程需要足够的内存以存储模型参数，以及有效的通信带宽来处理数据和模型层之间的交互。受美国禁令影响，中国市场有特供版显卡，如 A100 对应的 A800、H100 对应的 H800，虽性能有所削弱，但大部分场景仍能满足需求。个人或实验室针对大模型的推理和微调需求配置服务器时，高端显卡目前可选 A100、A800、H100 和 4090 等。在大模型微调任务中，4090 的通信带宽相对较低，在大规模训练任务中通信会成为瓶颈。在预算差不多的情况下，两张 3090 比一张 4090 更值得推荐。虽然从算力角度看两者大致持平，但两张 3090 提供的总显存更多，且目前大多数深度学习计算框架支持并行计算技术，双 3090 配置能更有效地利用这些技术。另外，选择 GPU 时，还可从计算能力、显存大小、显存带宽等关键参数综合考虑，并结合自身预算和实际需求做出决策。