AI大模型是大型架构核心，下面我详解AI大模型GPU@mikechen
AI大模型算力：GPU
如果说 Transformer 是 AI 大模型的“大脑”，那么 GPU 就是 AI 大模型的“发动机”。
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：最初是为图形渲染设计的专用处理器。
早期主要用于：
- 游戏渲染
- 3D 建模
- 视频解码
- 图像处理
后来，人们发现 GPU 在矩阵运算和并行计算方面具有天然优势，因此逐渐成为 AI 训练和科学计算的核心硬件。
今天，GPU 已成为 AI 基础设施的核心。
从 ChatGPT、DeepSeek 到 Qwen、Llama，几乎所有主流 AI 大模型都依赖 GPU 集群进行训练、和推理。
GPU为何成为大模型算力核心
GPU 在大模型中的价值主要体现在三点：
首先，加速训练。
大模型通常具有数十亿甚至数千亿参数，训练一次需要处理海量数据，并进行长时间迭代优化。
在这一过程中，算力需求主要体现在三个方面：计算速度、显存容量和数据传输效率。
GPU ，可以把原本需要数月的训练压缩到数天/或数周。
其次，大模型参数和中间激活值占用大量显存，GPU通常配备较高带宽的显存，能够满足训练需求。
再次，现代GPU往往支持高速互联技术，使多卡之间能够高效协同，提升分布式训练能力。
可以说，没有GPU。
大模型的训练成本将大幅上升，训练周期也会被显著拉长，许多先进模型甚至难以落地。
主流 AI GPU
目前全球AI大模型算力市场主要由 NVIDIA（英伟达）主导，AMD和国产芯片正在积极追赶。
| GPU | 主要特点 | 典型场景 |
|---|---|---|
| NVIDIA A100 | 数据中心训练 GPU | 大模型训练、推理 |
| NVIDIA H100 | Hopper 架构，性能大幅提升 | 超大规模模型训练 |
| NVIDIA H200 | 更大 HBM 显存、更高带宽 | 长上下文训练、推理 |
| NVIDIA B200 | 新一代 Blackwell 架构 | 下一代 AI 基础设施 |
| AMD Instinct MI300X | 高显存、高带宽 | AI 训练、推理 |
| Intel Gaudi 3 | AI 加速器 | 企业 AI 集群 |
NVIDIA H100 / H800： Hopper架构。
当前全球大模型训练的绝对主力，H100 拥有 80GB HBM3 显存，FP16 算力达 2000 TFLOPS。
NVIDIA Blackwell (B200 / GB200)： 2024年底及2025/2026年全面铺开的新一代架构。
采用双芯片封装，单卡AI算力达到 Hopper 的数倍，专为万亿参数级大模型设计。