大模型硬件选型指南
硬件选择直接影响大模型训练推理的效率和成本，本文系统分析主流方案与技术趋势。
训练硬件
GPU选择
- NVIDIA：
- H100：当前旗舰
- A100：性价比之选
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L40S：推理优化
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AMD：
- MI300系列
- ROCm生态支持
集群配置
- NVLink/NVSwitch互联
- InfiniBand网络
- 存储方案：并行文件系统
推理硬件
- 云端方案：
- 按需实例（T4/A10G）
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专用推理芯片（TPU/Inferentia）
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边缘设备：
- Jetson系列
- 英特尔Habana
- 高通AI引擎
优化技术
计算优化
- Tensor Core利用
- 稀疏计算
- 算子融合
存储优化
- KV Cache优化
- 显存分级
- 量化缓存
成本分析
- 训练成本：
- 硬件采购
- 电力消耗
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机房设施
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推理成本：
- 实例费用
- 请求单价
- 带宽费用
选型建议
- 小规模实验：云端Spot实例
- 生产训练：DGX集群
- 高并发推理：专用加速器