浅淡A100-4090-性价比

大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化，性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。

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以上这些信息对于理解不同GPU的性能特点和适用场景至关重要。再次感谢您提供这些详细且关键的技术数据。在讨论GPU性能时，确保数据的准确性非常重要，尤其是在为特定的计算任务选择合适的硬件时。

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论文 ["Reducing Activation Recomputation" ]()中，计算过程涉及的公式 "token 长度 \* batch size \* hidden layer 的神经元数量 \* 层数 \* (10 + 24/张量并行度)" 是用来估算正向传播过程中需要的内存空间。

这个公式的每部分代表的含义是：

• token 长度：这是输入序列中的token的数量。
• batch size：这是在单次训练/推理过程中同时处理的数据样本数量。
• hidden layer 的神经元数量：这是每个隐藏层中神经元的数量。
• 层数：这是神经网络中的层数。
• (10 + 24/张量并行度)：这部分是公式中比较复杂的部分，它代表每个神经元为正向传播存储中间状态所需的字节数。

特别是，"(10 + 24/张量并行度)" 这部分可能是指：

• 10字节：可能是估算每个神经元基础内存需求的经验值。这可能包括神经元的激活值和其他必要的辅助信息。
• 24/张量并行度：这表明当使用张量并行时，每个神经元的内存需求会减少。张量并行会将模型的一部分分配到多个处理单元（如GPU）上，因此每个单元只需存储一部分模型的中间状态。这里的“24”可能是一个针对特定模型或层类型的估算值，表明在没有张量并行的情况下每个神经元需要额外的24字节。随着张量并行度的增加，每个处理单元需要的额外存储量会减少。

这个公式提供了一个估算正向传播中内存需求的方法，特别是在大型模型和复杂网络结构中非常有用。不过，具体的数字可能会根据模型的结构和实现方式有所不同。

公式 "token 长度 * batch size * hidden layer 的神经元数量 * 层数 * (10 + 24/张量并行度)" 用于估算深度学习模型在正向传播过程中对内存的需求。这个计算结果代表正向传播中需要为存储中间状态（activations）分配的总内存量。

让我们通过一个假设的示例来演示这个公式的计算结果。假设我们有以下参数：

• Token 长度: 512
• Batch size: 8
• Hidden layer 的神经元数量: 2048（这是一个典型的隐藏层大小）
• 层数: 12（例如，一个较小的Transformer模型）
• 张量并行度: 1（假设没有使用张量并行）

代入公式，计算过程如下：

内存需求 = token 长度 * batch size * hidden layer 的神经元数量 * 层数 * (10 + 24/张量并行度)

= 512 * 8 * 2048 * 12 * (10 + 24/1)

= 512 * 8 * 2048 * 12 * 34

= 1073741824 字节

= 1024 MB

= 1 GB

因此，根据这个公式和给定的假设参数，模型的正向传播过程大约需要1GB的内存来存储中间状态。这个计算结果可以帮助我们了解特定配置的深度学习模型在训练时对硬件资源的需求。实际应用中，这个数值可能会有所不同，具体取决于模型的具体结构和实现方式

当然 还有这些信息可以参考[URL]()：