AI 大模型训练 / 推理的 CPU/GPU 选型指南整理 （仅供参考）

一、核心选型逻辑：先明确需求，再匹配硬件

选型的核心是避免 “算力过剩” 或 “性能不足”，需先量化 3 个关键指标：

1. 模型规模（参数数量）：小（<10B）、中（10B-100B）、大（>100B）

1. 任务类型：训练（需高算力 + 大显存 + 反向传播支持）、推理（需低延迟 / 高吞吐量）

1. 环境约束：成本预算、合规要求（如中国区出口管制）、部署场景（云端 / 边缘）

二、分规模硬件配置建议（训练 + 推理）

（一）小规模模型（<10B 参数，如 BERT-base、ResNet-50、Llama-2-7B）

• 核心需求：低成本验证、原型开发，无需大规模并行

• 训练配置：

• • GPU：单卡即可满足，优先选「高性价比中端卡」

• • • 推荐：RTX 4090（24GB 显存，FP16 算力 83 TFLOPS）、NVIDIA A5000（24GB，51 TFLOPS）

• • • 备选：RTX 3090（24GB）、Tesla T4（16GB，适合轻量训练）

• • CPU：多核高频即可，避免成为数据加载瓶颈

• • • 推荐：Intel Xeon Gold 6330（16 核 32 线程）、AMD EPYC 7302（16 核）

• • • 配置：核心数≥16，主频≥2.6GHz，内存≥64GB（建议 2×GPU 显存）

• • 辅助：NVMe SSD（读写≥3000MB/s），无需特殊网络

• 推理配置：

• • 云端 / 工作站：RTX 4090、A5000（兼顾速度与成本）

• • 边缘设备：NVIDIA Jetson AGX Orin（32GB 显存，低功耗）、RTX 3080（10GB，轻量推理）

• • CPU 推理：仅适合低吞吐量场景（如本地 Demo），选 Intel i9-13900K/AMD Ryzen 9 7950X（多核优化）

（二）中规模模型（10B-100B 参数，如 Llama-2-13B/70B、ChatGLM-6B 扩展版）

• 核心需求：兼顾训练效率与成本，需支持多卡并行

• 训练配置：

• • GPU：4-8 卡集群，优先选「高算力 + NVLink 互联卡」

• • • 推荐：NVIDIA A100（40GB/80GB，FP16 算力 312 TFLOPS）、A800（中国特供，合规替代 A100）

• • • 备选：RTX A6000（48GB，73 TFLOPS），适合预算有限场景

• • CPU：支撑多卡调度与数据预处理

• • • 推荐：Intel Xeon Platinum 8375C（32 核）、AMD EPYC 7452（32 核）

• • • 配置：核心数≥32，内存≥256GB（8 卡集群），支持 PCIe 4.0

• • 辅助：分布式 NVMe SSD 缓存，单节点多卡需支持 NVLink（通信速度是 PCIe 5 倍以上）

• 推理配置：

• • 高吞吐量场景：A100（40GB）、H20（中国特供，96GB 大显存，INT8 算力 296 TOPS）

• • 平衡场景：A5000 多卡（4 卡集群，性价比优于单卡高端卡）

• • CPU 配置：Intel Xeon Platinum 8380（40 核）+ 内存≥128GB，仅适合非实时推理

（三）大规模模型（>100B 参数，如 GPT-3、LLaMA 2-70B+、GPT-4 级）

• 核心需求：极致算力、高速互联、大显存集群，需突破单机限制

• 训练配置：

• • GPU：数十至上百卡集群，优先选「顶级算力卡 + 高速互联」

• • • 推荐：NVIDIA H100（80GB，FP16/TF32 算力 1979 TFLOPS，支持 FP8 混合精度）、H800（中国特供，合规替代 H100）

• • • 关键：需 NVLink 4.0（H100 支持 900GB/s 互联）+ InfiniBand 网络（≥100Gbps，延迟≤1μs）

• • CPU：高性能服务器级，支撑多机多卡调度

• • • 推荐：Intel Xeon Platinum 8480C（48 核）、AMD EPYC 9654（64 核）

• • • 配置：核心数≥48，内存≥512GB / 节点，支持 PCIe 5.0

• • 辅助：分布式存储（如 Ceph）+ 全闪 SSD 集群，总吞吐量≥TB/s

• 推理配置：

• • 超大规模场景：H100/H800 集群（兼顾低延迟与高吞吐量）

• • 大规模场景：H20 集群（中国特供，96GB 大显存，INT8 性能突出）

• • 注意：避免用 A800/H800 做千卡级集群（NVLink 限速 400GB/s，扩展效率骤降）

三、主流 GPU 型号性能对比（核心参数 + 适用场景）

型号	算力（FP16/TF32）	显存容量	显存带宽	互联技术	核心优势	适用场景
RTX 4090	83 TFLOPS	24GB	1008GB/s	PCIe 4.0	性价比高，显存充足	小规模训练 / 推理、原型开发
A5000	51 TFLOPS	24GB	696GB/s	PCIe 4.0	专业卡稳定，适合工作站	中小规模训练 / 推理、企业级部署
A100	312 TFLOPS	40/80GB	1.5TB/s	NVLink 3.0（600GB/s）	通用性强，生态成熟	中大规模训练 / 推理、通用场景
A800	312 TFLOPS	40/80GB	1.5TB/s	NVLink 3.0（400GB/s）	中国合规，替代 A100	中国区中大规模训练 / 推理
H100	1979 TFLOPS	80GB	3.35TB/s	NVLink 4.0（900GB/s）	Transformer 引擎，FP8 支持	超大规模训练、顶级推理
H800	1979 TFLOPS	80GB	3.35TB/s	NVLink 4.0（400GB/s）	中国合规，顶级算力	中国区超大规模训练
H20	148 TFLOPS（FP16）	96GB	0.9TB/s	PCIe 5.0 + 受限 NVLink	大显存，INT8 性能突出	中国区大规模推理、高并发场景
T4	26 TFLOPS	16GB	256GB/s	PCIe 3.0	低功耗，成本低	轻量推理、边缘部署

四、关键选型补充建议

1. 合规与成本平衡（中国区用户重点关注）

• 禁止使用 H100/A100 原版本：优先选 H800/A800（算力一致，仅互联限速）

• 推理优先选 H20：96GB 大显存适配大模型，INT8 算力比 A100 更高，性价比更优

• 避免误区：H20 不适合训练（FP16 算力仅 148 TFLOPS，远低于 H800）

2. 避免 “瓶颈陷阱”

• CPU / 内存瓶颈：训练时 RAM≥2×GPU 显存，CPU 核心数≥16（多卡场景≥32）

• 网络瓶颈：多机训练必须用 InfiniBand 网络，普通以太网会导致 GPU 空闲

• 存储瓶颈：大规模训练需分布式 SSD 集群，单块 NVMe 仅适合小规模

3. 性价比优先原则

• 小模型不用追高端卡：RTX 4090 性能接近 A5000，价格仅 1/3

• 中模型选 A100 而非 H100：A100 算力满足需求，成本低 50%+

• 多卡组合优于单卡：4 张 A5000 性能可超单张 H100，成本仅 1/2

4. 框架与硬件兼容性

• 需匹配 CUDA 版本：如 H100 需 CUDA 12.0+，A100 支持 CUDA 11.0+

• 并行训练工具：多卡场景需安装 NCCL、DeepSpeed（支持 ZeRO 优化）

• 边缘推理：优先选 TensorRT 优化的模型，提升 NPU/GPU 利用率