2023年,某AI创业公司因低估GPT-3级模型的训练成本(约460万美元),导致资金链断裂。核心矛盾:大模型性能与算力成本呈指数级增长——参数翻10倍,训练成本可能暴涨100倍。本文将解决:如何根据模型规模选择性价比最高的GPU?云服务成本如何从“每月百万”压缩到“十万级”?国产算力替代方案是否可行?一、大模型算力需求拆解:训练、推理与显存黑洞1.训练阶段:算力消耗的“重灾区”参数规模与显存需求:显存计算公式:显存≈参数量×(2~4)×精度(字节)案例:1750亿参数的GPT-3,使用FP16精度训练需约3.5TB显存(需多卡并行)。通信开销:多卡训练时,梯度同步带宽成瓶颈(...