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张大妈

大模型训练与推理的技术差异及国产算力现状分析

源自新浪微博：音容宛在的肥佬

04-12 10:54

精选参考来源

DeepseekV4这个月应该是可以出来的，我非常期待。大模型的训练和推理是完全不一样的两个阶段，由于Transformer结构的特点，训练阶段动态图对算力硬件的要求非常高，摆脱N记GPU卡目前看还不是很现实；推理阶段是指模型训练成功之后部署提供服务，这个阶段对GPU卡的要求完全是另外一个数量级，算力硬件做适配技术上其实没啥真正的难度，就算重新写算子也没太大问题，有AI智能体帮忙就更快了。国际主流的开源大模型，国产算力芯片做适配都没啥难度，0天部署的例子一抓一大吧。针对推理部署来说，硬件与模型之间的适配从来都不是一个技术问题，而是一个商业问题，焦点在于成本效益比。有些卡适配得快，不用怎么调就可以实现具有商业运营价值的Token吞吐量，有些卡适配的慢，必须深入挑优才能做到买Token不亏钱，仅此而已。这玩意实际上跟攻坚克难，反掐脖子没啥联系。真要攻坚克难，关键还是要看训练，十万卡以上集群能够稳定支持大模型训练，这个是真本事硬科技。

音容宛在的肥佬 2026-04-10

来自新浪微博
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