部署开源大模型的硬件配置全面指南
本文指导如何为AI模型选择硬件，涵盖GPU资源平台、硬件配置策略，分析显卡选择，考虑国际政治影响，展望国产AI芯片未来。
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在本地有效部署和使用开源大模型，深入理解硬件与软件的需求至关重要。本文将从硬件选择入手，逐步引导大家理解并掌握如何为大模型部署选择合适的硬件，以及如何高效地配置和运行这些模型，从零到一实现大模型的本地部署和应用。
第一章：理解大型模型的硬件需求
1.1 模型部署需求分析
大型AI模型的部署主要分为三个阶段：训练、微调和推理。每个阶段的硬件需求差异显著：
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训练：计算密集型任务，对显卡的需求最高，通常消耗的算力是推理过程的至少三个数量级以上。
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微调：在预训练模型的基础上进行调整，以适应特定任务，算力需求低于训练但高于推理。
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推理：使用训练好的模型进行预测或分析，是算力消耗最低的阶段。
总的来说，算力消耗的顺序为：训练 > 微调 > 推理。
第二章：GPU资源平台
2.1 免费GPU资源
对于初学者或短期项目，免费GPU资源是一个不错的选择。以下是一些主流的免费GPU平台：
2.1.1 阿里云人工智能PAI
阿里云PAI提供全面的AI工具，包括交互式建模、模型在线服务和机器学习训练平台。新用户可以免费试用，赠送5000计算时，适合大模型开发。
2.1.2 阿里天池实验室
阿里天池实验室提供60小时的免费GPU使用时间，社区活跃，数据集丰富，适合参与比赛或进行短期研究。
2.1.3 Kaggle
Kaggle每周提供30小时的免费GPU使用时间，适合数据科学竞赛和深度学习训练。
2.1.4 Google Colab
Colab免费提供CPU、GPU甚至TPU资源，但资源有限且不稳定，适合轻量级任务。
2.2 付费GPU服务
对于长期或高性能需求，付费GPU服务是更好的选择。以下是一些主流的付费GPU平台：
2.2.1 AutoDL
AutoDL以学生友好著称，价格竞争力强，支持从RTX 3090到A100的多种GPU型号，适合个人和实验室使用。
2.2.2 Gpushare Cloud
Gpushare Cloud提供灵活的GPU租赁服务，支持多种显卡型号，适合需要高性价比的用户。
2.2.3 Featurize
Featurize专注于学术环境，内置大量比赛和数据集，但价格较高。
2.2.4 AnyGPU
AnyGPU专注于AI、深度学习和渲染领域，首次充值返现15%，适合需要高性能GPU的用户。
2.2.5 阿里云
阿里云提供强大的GPU服务器，但价格较高，适合企业级部署。
第三章：本地设置的硬件选择策略
在选择硬件配置时，应根据具体的模型需求和预期用途来确定。因此，我们的建议是：根据部署的大模型配置需求，先选择出最合适的 GPU，然后再根据所选 GPU 的特性，进一步搭配计算机的其他组件，如 CPU、内存和存储等，以确保整体系统的协调性和高效性能。
3.1 选择满足显存需求的 GPU
在选择显卡时，必须遵循的首要准则是：显卡的显存容量一定要高于大模型官方要求的最低显存配置。这是确保模型能够有效运行的基本要求。显存容量越大，其推理或微调的能力就会越强。
3.2 主流显卡性能分析
NVIDIA 的显卡可以根据产品线、架构和应用领域进行划分。例如，A100 和 H100 是专为 AI 训练设计的芯片，而 GeForce RTX 4090 在推理任务中表现出色。然而，由于美国的出口管制，中国目前只能使用阉割版的 A800 和 H800，这些显卡在性能上有所削弱，尤其是在科学计算和超算领域。
3.3 单卡4090 vs A100系列
在选择个人使用或者实验室针对大模型的推理和微调需求配置服务器时，高端显卡目前我们可选的就是 A100、A800、H100 和 4090 等，应该如何选呢？
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没有双精度需求，追求性价比，选4090。
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有双精度需求，选A100，没有A100选A800。
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如果是做大模型的训练，GeForce RTX 4090 是不行的。
3.4 单卡4090 vs 双卡3090
如果预算差不多的情况下，对于两张 3090 与一张 4090 的选择，推荐使用两张 3090 显卡。虽然从算力角度来看，两张 3090 与一张 4090 大致持平，但两张 3090 显卡提供的总显存会更多，这对于处理大型模型尤为重要。
3.5 风扇卡与涡轮卡如何选择
涡轮卡散热方向是朝尾部散热，风扇卡的散热是朝四面八方来散热的。涡轮卡与风扇卡的尺寸大小也是不一样的，风扇卡的尺寸一般是2.5-3倍宽设计，而涡轮卡的尺寸大小是双宽设计。
3.6 整机参考配置
确定 GPU 后，根据 GPU 搭配合适的计算机组件。例如，对于本地部署 ChatGLM-6B，建议使用双卡 3090 涡轮版 GPU，AMD 5900X CPU，64G 内存和 2T SSD 数据盘。
3.7 显卡博弈的形式分析
显卡市场受到国际政治影响，国产 AI 芯片的发展受到关注，如摩尔线程和壁任科技。尽管这些国产芯片在性能上与 NVIDIA 的顶级产品仍有差距，但它们正在逐步追赶，尤其是在政府支持和市场需求推动下。
3.8 国产 AI 超算芯片期待
国产 AI 芯片的发展，如华为的昇腾系列，正在逐步追赶国际先进水平。尽管目前国产芯片在性能和生态系统上与 NVIDIA 的 CUDA 架构仍有差距，但随着时间的推移，国产芯片有望在特定领域实现突破，尤其是在政府支持和市场需求推动下。
结论
在当前的国际形势下，中国在选择硬件配置时，除了考虑性能和性价比外，还需要考虑国际政治因素和供应链的稳定性。尽管 NVIDIA 的显卡在性能上占据优势，但国产芯片的崛起为中国提供了更多的选择，尤其是在政府支持和市场需求推动下，国产芯片有望在未来几年内实现更大的突破。
四、进一步阅读
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