在人工智能飞速发展的今天，“大模型”已成为科技圈的热词。无论是能写诗、编程、回答问题的ChatGPT，还是能生成图像、视频的多模态模型，它们背后都离不开一个关键支撑——算力。而提到算力，就不得不提那个默默扛起AI革命大旗的“幕后英雄”：GPU（图形处理器）。

算力：大模型的“能量引擎”

大模型之所以“大”，是因为其参数量动辄上百亿、上千亿，甚至突破万亿级别。以GPT-4为例，其参数规模高达1.8万亿，训练时需要处理数万亿个文本标记（tokens）。每一次参数更新，都需要进行海量的矩阵运算和梯度计算，这就像让一个超级大脑不断“思考”和“学习”。这种复杂度带来的直接后果，就是对计算能力的爆炸性需求。据估算，训练GPT-4所需的总计算量约为2.15×10²⁵次浮点运算（FLOPs），若用一台普通电脑完成，可能需要数百年！因此，算力不仅是大模型训练的“燃料”，更是决定其性能上限的“天花板”。

为什么是GPU，而不是CPU？

你可能会问：既然需要强大算力，为什么不直接用我们熟悉的CPU（中央处理器）？答案在于计算架构的差异。CPU擅长处理复杂的逻辑控制和串行任务，比如运行操作系统、打开软件等。但AI训练的核心是大量重复的矩阵乘法和向量运算——这些任务高度并行，且结构简单。GPU正是为此而生。GPU拥有数千甚至上万个计算核心，可以同时处理成千上万的数据。例如，NVIDIA A100 GPU拥有6912个CUDA核心，配合专用的Tensor Core（张量核心），在FP16精度下峰值算力可达312 TFLOPS。相比之下，高端CPU通常只有几十个核心，算力差距高达数十倍甚至上百倍。简单来说：CPU像一位聪明的教授，擅长解决复杂问题；而GPU则像一支由数千名学生组成的团队，虽然每人只会做简单题，但一起上就能秒杀海量计算任务。

GPU如何支撑大模型训练与推理？

在训练阶段，大模型需要反复迭代优化参数，GPU集群通过数据并行、模型并行等技术，将任务拆分到成百上千张显卡上协同工作。例如，Llama 3 405B模型就在512张Blackwell GB200 GPU组成的集群上完成训练，效率比传统方案提升2倍以上。在推理阶段（即用户实际使用模型时），GPU同样不可或缺。面对千万级并发请求，如ChatGPT高峰期的海量对话，只有强大的GPU集群才能保证响应速度低于200毫秒，避免“卡顿”影响体验。此外，现代GPU还支持混合精度训练（如FP16/INT8）、显存优化、高速互联（如NVLink）等技术，进一步提升效率、降低成本。

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然而，自建GPU集群成本高昂：一张H100显卡价格超2万美元，加上电力、散热、运维，中小团队和开发者往往望而却步。这时，云算力平台就成了最佳选择。我们推荐 极智算平台 ——一个专为AI大模型打造的高性能算力服务平台。

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