你好，我是郭震
當下就業市場，非常火熱的一門技術當屬：AI大模型開發，對應崗位就業薪資平均每月三四萬。
學習大模型開發，繞不開的一個話題：如何在指定時間完成大模型訓練。
今天這篇文章分析一波如何高效訓練大模型，一種可靠的實踐解決方案。
1 大模型訓練和GPU
論文 “Scaling Laws for Neural Language Models”解釋了 sclaing laws法則，這個法則告訴我們，隨著模型引數量的增加、訓練資料量的增加，模型的預測精度或表現會逐漸提升，直到達到某種瓶頸。
然後，更大規模的模型訓練，必然意味著需要更多的計算資源，尤其是GPU等硬體加速，變為必然選項。
如下為高效能單卡A100：
在這裡也順便科普下，GPU顯示卡存在的價值。
GPU全稱：Graphics processing unit，即圖形處理單元。
圖形本質是二維陣列（兩個維度相等時又被稱為矩陣）。當進行大量的圖形處理時，實際就是大量的矩陣間的運算。
從數學角度講，矩陣運算，都可以並行處理，基於這個數學特性，GPU誕生，實現並行處理矩陣間的平行計算，讓圖形處理起來更加迅猛和流暢。
在大模型開發中，背後就是這種矩陣運算。為了加速大模型訓練，早日讓大模型app上線，使用GPU，多卡GPU，GPU叢集，成為必然選項。
2 GPU方案之爭
A100這種屬於大卡，單卡來說，所向披靡，效能那是槓槓的。但是，價格那也是貴的一筆，就拿40G視訊記憶體的A100，價格約6萬8千元：
隨便買個兩三張，就得一二十萬，這可是一筆不菲的投入。
有沒有更好的解決方案嘞，經過我的調研，發現
阿里雲多卡GPU+搭配的免費DeepGPU工具核
，是另一個很好的解決方案。
簡單來說，這個方案做到了花小錢，辦大事。
無論對於企業，還是個人開發者，只要想開發專屬個人大模型的，阿里雲多卡GPU+DeepGPU解決方案真香
多卡GPU，字面意思也能看出來，就是將多張GPU顯示卡組合起來，同時為我們幹活。
DeepGPU，又名神行工具包。它是GPU計算服務增強能力的免費工具集，裡面有各種好用的工具包。其中包括：業務快速部署工具、GPU資源拆分工具、AI訓練和推理計算最佳化工具以及針對熱門AI模型的專門加速工具等。
我重點研究了DeepGPU裡有的1個模組，DeepGPU-LLm。DeepGPU-LLm是一個大模型推理的加速引擎，能加速訓練多種大模型，如通義千問Qwen，ChatGLM，Llama等：
常規多卡GPU搭配，經常會有其中多個GPU顯示卡被閒置，利用率低，妥妥造成資源和金錢浪費，造成1+1 < 2。但，阿里雲多卡GPU，顯著提升顯示卡利用率，真正發揮多卡功效。
就拿微調Llama-7b來說，K4_V4搭配顯著提速4倍，這是什麼概念？普通多卡方案訓練4個月，阿里雲多卡GPU只需1個月：
3 方案價效比分析
兩三張A100，一二十萬。
而在阿里雲多卡GPU+DeepGPU加持下，可以以一個遠低於此的成本，便能微調並部署一個專屬企業或個人的大模型了。
所以，你不必再去購買實體大卡A100，完全可以按需使用阿里雲多卡DeepGPU方案。
計費主要兩類：包月包年，按量購買。現在很多款型都有很大的優惠折扣，很多直接五折，四折。比如 gn5 規格族（P100-16G）：新客專享，限新購，限1個例項，購買時長1~11個月 5折，購買時長 1~2年 4折：
想要微調並部署一個專屬企業或個人大模型的，阿里雲多卡DeepGPU方案一定是更好的選擇，成本可能只需A100成本的5%，甚至更少。
這就是我的調研與方案分析總結，與各位老鐵分享。最後希望老鐵們點贊，轉發支援一下。
想申請GPU顯示卡的老鐵，還有更多隱藏優惠，點選下方閱讀原文，填寫表單領取。