a800 ，H100，a10，H800这4个显卡能力有啥差异

正如我们在上文第一节看到的，训练Transformer模型除了模型权重外，还需要存储8字节的数据用于训练。这意味一个内存12GB的典型高端消费级GPU几乎无法用于训练40亿参数的模型。实际上，训练大型模型是在机器集群上完成的，最好是每台服务器有多个GPU、大量VRAM以及服务器之间的高带宽连接（即使用顶级数据中心GPU构建的集群）。具体来说，许多模型在NVIDIA H100上最具成本效益，但截至今天很难找到在NVIDIA H100上运行的模型，而且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今，更多的选择是在NVIDIA A100上运行大多数模型训练，但对于大型集群，仍需要长期承诺。[heading3]内存要求：[content]大型LLM的参数数量太多，任何卡都无法容纳。它们需要分布到多个卡中，并且需要类似于训练的设置。换句话说，即使进行LLM推理，您也可能需要H100或A100。但是较小的模型（例如Stable Diffusion）需要的VRAM要少得多。虽然A100仍然很受欢迎，但我们已经看到初创公司使用A10，A40，A4000，A5000和A6000，甚至RTX卡。

[title]周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI[heading1]THINK DIFFERENT——大模型发展并非只有一条路，除了越做越大，还能越做越专[heading2]企业大模型要走“越来越专”的路那么如果我们提出这样的要求，我们就发现我们所有的问题就得到了一个很满意的解答。我只要不追求这个大模型，又会写诗，又会翻译，还又能解数学题，还能够写营销文章，还能作画。我们过去通用大模型是给我们一个幻觉，觉得我大模型就该做这么多事，对吧？但实际上我们仔细的分析到，现在如果我们对大模型的要求放低，像我就降低对自己的期望，我就没有那么大压力。所以如果做一个垂直场景的专有技能的模型，不需要千亿万亿的参数，那个参数就浪费百亿，十亿的参数就够用。最近出现的一些新的大模型大概都是在几十亿到百亿这个参数，现在大家已经流行的是说看谁能用更小，用少的参数实现那些过去千亿模型才能实现的能力。所以说的夸张点，不需要H800，不需要H100，也不需要A800，也不需要A100。最极端上单机，单卡弄张消费机显卡30903080这RTX显卡就可以用。所以从这一点来说，把大模型从原子弹的地位上，在我们企业路线把它变成了茶叶蛋，就是人人都吃得起，那自然对算力的要求降到极低。不需要投入几千万上亿资金，百万、十万就可以，中小企业都用得起注意大家模型的成本和复杂度是指数级的参数，小十倍可不意味着算力小十倍，算力和成本可能会小几百倍，所以不需要再投入几千万或者上亿的资金，百万甚至说几十万也别写十万，十万太低了，我们还要挣点钱吗？百万、几十万就可以，所以我认为中小企业都用得起，所以这是我们这大半年来实践的一个结论。不需要面面俱到的能力，不需要等GPT5，GPT3.5级别就够用，现在就可以拥抱大模型

在大多数情况下，云是AI基础设施的合适之选。对大多数创业公司和大公司，较少的前期成本、规模可伸缩性、区域可用性以及减少构建自己数据中心的干扰都极具吸引力。但也有一些例外：如果你的运营规模非常大，那么运行自己的数据中心可能会更具成本效益。具体的成本根据地理位置和设置而异，但通常每年需要超过5000万美元的基础设施支出。你需要非常特定的硬件，无法从云提供商那里获得。例如，未广泛使用的GPU类型，以及不寻常的内存、存储或网络需求。你无法找到一个符合地缘政治考虑的云。如果你确实想建立自己的数据中心，可针对自己的设置进行全面的GPU价格/性能分析（例如Tim Dettmer的分析）。除了GPU本身的成本和性能外，硬件选择还取决于功率、空间和冷却需求。例如，两张RTX 3080 Ti卡的原始计算能力与A100相当，但各自的功耗分别为700W和300W。在三年生命周期内，以0.10美元/千瓦时的市场价格计算，3,500千瓦时的功率差异将使RTX3080 Ti的成本增加近2倍（约1000美元）。尽管如此，我们预计绝大多数创业公司都会使用云计算。