显存优化

训练或部署大模型时，选型往往是团队遇到的第一道坎。机型很多，参数看不懂，价格差距也大。这篇文章按实际场景说明大模型GPU云服务器该怎么挑，以及显存和计费分别影响什么。 先算显存，再看算力 做大模型选型，显存通常比算力先成为限制。以70亿参数的模型为例，用FP16精度加载，光是模型权重就要约14GB显存。推理时还要留出KV Cache和中间激活的空间，实际占用…

做AI推理或训练的团队，申请GPU实例时大多先看显卡型号和价格。等业务真正跑起来，问题才一个个冒出来：显存不够用，带宽拖慢速度，月底账单又比预想高出一截。云服务器GPU配置其实要从业务负载倒推，先看任务怎么消耗资源，再决定显存、算力和成本各自放在什么位置。下面按常见的上线问题逐一说明。 先弄清楚业务是什么负载 GPU的用途差别很大，选型逻辑也不一样。训练任务…