搞AI大模型，没张好显卡怎么行？聊聊那些训练加速卡的门道

最近跟几个搞算法的朋友聊天，话题总绕不开“算力焦虑”，大家调侃说，现在训个大模型，就像养了个“吞电巨兽”，更可怕的是它还是个“吃硬件”的怪物，模型参数动不动千亿、万亿地涨，但手里的硬件，特别是核心的训练加速卡，却总感觉跑得气喘吁吁,钱包和耐心都在燃烧。

所以今天，咱不聊那些虚头巴脑的概念，就实实在在地盘盘，在当下这个时间点，如果你想正经搞点大模型训练或者重度AI应用，在“加速卡”这块到底有哪些选择、有什么坑、又该怎么琢磨。

首先得破除一个迷思：不是所有“显卡”都叫“训练加速卡”，咱们普通人熟悉的游戏卡，比如一些高端消费级产品，确实能跑不少AI任务，玩个图生图、跑个7B、13B的模型也挺溜，但一旦进入“严肃”的大模型训练领域，特别是大规模集群训练，游戏卡和专为训练设计的加速卡，那差别可就大了去了，这好比用一辆顶级跑车（游戏卡）去和专业重型卡车（训练加速卡）比拉货跑长途——短距离冲刺可能不差，但真要稳定、高效、持久地拉几十上百吨货物（海量数据）,跑车的设计初衷就不对了。

专业训练加速卡到底强在哪？ 我总结主要是三个“高”：高计算精度、高显存容量、高互联带宽。

1. 计算精度：大模型训练，尤其是前期，非常依赖FP32、FP64这样的高精度计算来保证数值稳定和收敛，很多游戏卡为追求游戏性能，对高精度计算单元做了精简或优化,而专业卡则保留甚至强化了这部分能力。
2. 显存容量与带宽：模型参数、优化器状态、梯度、激活值……训练时这些玩意都得塞进显存，百亿级参数的模型，光是加载进来，显存占用就轻松突破几十GB，专业加速卡动辄80GB、甚至更高的显存，以及恐怖的显存带宽，就是为了能装下、并能快速吞吐这些数据，显存不够？要么切模型（引入复杂度），要么用速度慢得多的系统内存和硬盘交换,训练时间直接拉长数倍。
3. 互联带宽：单卡再强也有极限，大规模训练一定是多卡、多机协作，卡与卡之间怎么高速“聊天”（交换梯度、数据）就成了瓶颈，专业加速卡通常配套了专用的高速互联技术（比如NVLink、NVSwitch以及各家自研的互联方案），带宽是PCIe通道的几倍甚至十几倍，能极大提升多卡并行效率，而游戏卡多卡并行，通常只能走PCIe，带宽瓶颈马上凸显，卡多了效率提升微乎其微,甚至可能倒贴。

市面上有哪些主要的玩家和选择呢？

老牌王者 自然还是英伟达，从当年的Tesla系列到现在的H100、H200，以及针对不同市场推出的A100、L40S等，它构建了最成熟的软硬件生态（CUDA），生态这东西，有时候比绝对硬件性能还重要，大部分主流AI框架和模型，都对CUDA有着最好的优化，选择它，技术风险相对小，社区支持、文档、工具链都最全，但代价嘛，大家都懂，贵,而且有时候还不太好买到。

挑战者们 这几年也非常活跃，AMD的MI300系列，英特尔（通过Habana Labs）的Gaudi系列，都在用不同的架构（比如更多关注AI计算的矩阵核心）和更具竞争力的价格发起冲击，它们的优势在于，在特定模型和场景下，性价比可能非常突出，比如有些评测显示，在某些大语言模型训练任务上，单卡性价比甚至能超越同期英伟达的卡，但挑战在于，软件生态和成熟度还在追赶中，可能需要团队有更强的底层优化和调试能力，这对于一些希望降低成本和避免单一供应链依赖的公司来说,是个很有吸引力的选项。

还有一股不可忽视的力量，就是国产加速卡，这几年国内多家公司推出的产品，进步非常快，从能效比、到对国内主流模型的适配优化，都做得有声有色，最大的优势在于供应安全、定制化服务好，并且更理解国内开发者的实际需求和痛点（比如对某些框架的深度适配），对于很多国内企业和研究机构来说，这正成为一个越来越务实和可靠的选择，在极致性能峰值和全球最顶尖的软件生态通用性上，仍有追赶空间,但差距在快速缩小。

到底该怎么选？我觉得可以问自己几个问题：

• 你的预算是多少？ 这是最现实的门槛，不仅要看单卡价格，更要算上配套的服务器、散热、电费以及软件生态可能的适配成本。
• 你要训什么样的模型？ 是千亿参数级别的“巨无霸”，还是百亿以内的“实用模型”？是持续从头训练，还是以微调为主？这直接决定了你对显存、精度和互联的需求级别。
• 你的团队技术栈是什么？ 团队更熟悉CUDA还是愿意探索新的编程模型（如ROCm、SYCL等）？技术实力能否应对可能存在的软硬件调试挑战？
• 是用于研发还是部署？ 纯研发追求极限吞吐，可能偏向顶级专业卡；如果考虑未来部署的成本，也许需要权衡训练卡和推理卡的差异,或者选择训推一体的方案。

说到底，没有“最好”的加速卡，只有“最适合”你当前和未来一段时间需求的卡，它是一笔重大的技术投资，在“卷”模型、拼算法的同时，千万别忽略了脚下这块“算力基石”，选对了卡，理顺了数据流和并行策略,可能比苦苦调参带来的效率提升更大。

最后唠叨一句，硬件更新换代快，今天的前沿可能明年就成了主流，在做决策时，不妨多看看实际的基准测试报告（Benchmark），特别是针对你关心的那类模型任务的测试，这比纸面参数更有参考价值，毕竟，是骡子是马，得拉出来在你的任务上溜溜才知道。

希望这些碎碎念，能给正在为算力发愁的你，带来一点实实在在的参考，这条路大家都在摸索着走,一起加油吧。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai大模型训练加速卡