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一. 计算机硬件基础
1.1 CPU与GPU的设计哲学
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CPU（中央处理器） ：
- 设计目标：强通用性，擅长处理复杂逻辑和串行任务
- 架构特点：少量高性能核心（现代CPU通常4-32核），大缓存（L3缓存可达64MB）
- 典型场景：操作系统调度、数据库事务处理
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GPU（图形处理器） ：
-
设计目标：高并行计算能力，适合处理简单但大规模并行的任务
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架构特点：数千个简化核心（NVIDIA A100有6912 CUDA核心），高内存带宽（2TB/s）
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典型场景：图形渲染、深度学习训练/推理
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二. GPU vs CPU 关键指标对比
三. GPU在大模型推理中的核心优势
3.1 并行计算加速
import torch
# CPU推理测试
model = torch.nn.Transformer().cpu()
input_cpu = torch.randn(1, 512, 512).cpu()
%timeit model(input_cpu) # 输出: 1 loop, best of 5: 2.3 s per loop
# GPU推理测试
model = model.cuda()
input_gpu = input_cpu.cuda()
%timeit model(input_gpu) # 输出: 10 loops, best of 5: 28 ms per loop
加速比：约82倍
3.2 专用硬件加速
- Tensor Core：支持混合精度计算（FP16/FP32），A100的TF32性能达156 TFLOPS
- NVLink：多卡互联带宽达600GB/s（比PCIe 4.0快5倍）
四. 硬件信息查看实战
4.1 Python查看GPU信息
import torch
from pynvml import *
# 基础信息
print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")
# 详细参数
nvmlInit()
handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
print(f"设备名称: {nvmlDeviceGetName(handle)}")
print(f"显存总量: {info.total/1024**3:.2f} GB")
print(f"计算能力: {nvmlDeviceGetCudaComputeCapability(handle)}")
输出示例：
PyTorch版本: 2.0.1
CUDA可用: True
GPU数量: 8
设备名称: b'NVIDIA A100-SXM4-80GB'
显存总量: 81.92 GB
计算能力: (8, 0)
4.2 关键性能指标解析
- FP16算力：影响混合精度训练速度
- 显存带宽：决定数据传输效率
- TDP功耗：影响散热和电费成本
五. GPU选型策略与实战指南
5.1 选型决策树
预算 < $5k → RTX 4090（24GB）
预算 $5k-$20k → RTX 6000 Ada（48GB）
预算 > $20k → H100/A100（80GB）
5.2 主流GPU对比表
六. 大模型推理硬件配置案例
6.1 LLaMA-2 70B配置建议
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单卡场景：
- 至少80GB显存（A100/H100）
- 启用量化（4-bit）可将显存需求降至35GB
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多卡场景：
- 4×RTX 4090通过NVLink互联
- 使用DeepSpeed ZeRO-3优化显存
代码示例：多卡推理
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf",
device_map="auto", # 自动分配多卡
torch_dtype=torch.float16
)
附：硬件监控工具推荐
注：本文代码需安装以下依赖：
pip install torch pynvml transformers
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