当谈到大模型时，我们很容易联想到那些巨大而庞杂的计算机程序。然而，这些神奇的机器背后蕴含的是一种令人惊叹的潜力。而大模型的出现为科技和社会带来了无限的可能性。它们正在推动人工智能和机器学习的快速发展，为我们的生活带来便利和创新。那什么是大模型训练和推理呢我给大家介绍一下！

大模型训练和推理是什么

训练：

大模型训练用俗话来讲就是人工智能算法训练，大模型训练就好比你是正在学习的学生，而你学习的过程就是大模型训练过程。

大模型训练过程是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量数据的训练确定网络中权重和偏置的值，使其能够适应特定的功能。在训练中需要调整神经网络权重以使损失函数最小，通过反向传播来执行训练以更新每层中的权重。

训练过程需要较高的计算性能、需要海量的数据、训练出的网络具有一定通用性，追求的是高计算性能（高吞吐率）、低功耗。

推理：指利用训练好的神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。

推理相对来说对性能的要求并不高，对精度要求也不高，在特定的场景下，对通用性要求也低，推理芯片主要追求的是低延时（完成推理过程所需要的时间尽可能短）、低功耗。能完成特定任务即可，因为推理的结果直接提供给终端用户，所以更关注用户体验。

训练和推理的配置区别

AI芯片是大模型训练和推理的支撑。而AI芯片又分为训练（Training）芯片和推理（Inference）芯片，运用在不同的场景中承担不同的任务。那大模型的训练和推理配置有什么区别呢，接下来我为大家来讲解一下！

部署位置不同

大量的训练芯片都在云端，即部署于数据中心内，利用海量的数据和庞大而复杂的神经网络进行模型训练，这类芯片都很复杂。目前，除了英伟达、超威、英特尔等芯片公司，谷歌等这些互联网公司都有云端训练芯片，国内华为、寒武纪还有好多初创公司也在做云端训练芯片。但相比，国内的训练芯片还是稍微性能差一些。

而推理芯片也有很多放在云端中，很多服务器也都会配置推理用的PCIE 插卡，但是还有大量的推理芯片用在边缘侧。所以两者的部署位置是不一样的。

性能要求不同

训练需要短时间内并行算力非常全，算力非常大，且要在短时间内能够做到交付，所以训练对于算力的量级、稳定性、性能，以及弹性扩缩容的能力有比较高的要求。而模型推理就没有这么大的算力要求，并且对精准度也要求不高。在进行大模型推理的时候其实int8甚至更低的精度就可以了。

计算量要求不同

训练需要高密集的计算，通过神经网络算出结果后，如果发现错误或未达到预期，这时这个错误 会通过网络层反向传播回来，该网络需要尝试做出新的推测，在每一次尝试中，它都要调整大量的参数，还必须兼顾其它属性。再次做出推测后再次校验，通过一次又一次循环往返，直到其得到“最优”的权 重配置，达成预期的正确答案，所以训练是一个消耗巨量算力的怪兽。

推理是利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，它是借助神经网络模型 并行运算，利用输入的新数据“一次性”获得正确结论的过程，他不需要和训练一样需要循环往复的调整参数，因此对算力的需求也会低很多。存储要求不一样 训练的时候反向调整会应用到前馈网络计算的中间结果，所以需要很大的显存，训练的芯片存储的设计和使用的方案是复杂的。

使用设备不同

大模型训练相对推理，显存需求要足够大才能跑的起来，并且训练好的模型，也需要使用大量的数据，大量的数据要读入显存，所以显存带宽也要足够大。而在大模型训练时，大数据量单卡是无法满足的，必须要用多卡集群训练，集群训练要在多机间通信，要交换大量数据，并且支持更高的带宽，所以接口一般为NVLINK，而现在支持NVLINK、最主流、性能最高的计算卡无疑是A100/H100，特供的是A800/H800，而这些计算卡价格都非常贵。

大模型推理的需求就相对简单了，算力和显存平衡就可以，模型能装的进去，数据量不大，用3090、3080ti就可以，如果数据量大点，用4090完全足够，并且价格便宜，算力充足。

综上所述，大模型训练和推理芯片配置要求都不同，训练在乎的是高算力，高吞吐，高精度，因此功耗也相对较大，训练芯片成本也高。而推理芯片在乎的是算力、时间延迟等平衡，对功耗成本也非常敏感，成本不是很高，所以在此推荐英伟达的产品，英伟达的产品不光是训练卡还是推理卡都是性能较高的。

素材来源中信建设

总结

AI行业的爆发给未来和科技带来了无线的可能性，而未来的自然语言处理和计算机视觉技术，大模型将是发展的主流趋势，其高精度、高效率和广泛应用前景将会持续推动其在人工智能领域的深入发展。如想了解更多知识和问题，可随时与我们联系！