大模型和GPU卡之间的关系？大致就是能算出比如训练7b模型大概需要多大显存，什么型号的显卡，然后需要多久？有没有类似的计算器或者计算公式？
帮你问了AI
- 显存需求
- Llama 7B模型（以其为例）有70亿个参数。在训练过程中，除了模型参数本身占用的显存，还需要考虑梯度、优化器状态等额外开销。一般来说，以FP16（半精度）格式存储模型参数，每个参数占用2字节。所以7B参数大约需要70亿×2字节 = 14GB左右的显存来存储模型参数。但考虑到梯度等开销，通常实际需求会更高，可能在20 - 30GB左右，这还取决于训练的批次大小、序列长度等因素。
- 显卡型号推荐
- 对于训练7B模型，像NVIDIA A100（40GB显存）或者NVIDIA RTX 3090（24GB显存）等显卡可以考虑。A100在数据中心场景中应用广泛，其具有高带宽内存（HBM）和强大的张量核心，能够高效地进行深度学习计算。RTX 3090则在消费级市场中比较受欢迎，它的性能也足以应对一定规模的模型训练任务。
- 训练时间估计
- 训练时间受多种因素影响，包括硬件性能（如显卡的计算能力、内存带宽）、数据规模、训练算法、批次大小等。假设在一个拥有足够计算资源（如多张高性能显卡组成的集群）且数据规模适中（例如几百万个训练样本）的情况下，使用高效的训练算法如Adam优化器，批次大小设为64，序列长度为1024，以Llama 7B模型为例，训练一个epoch（完整遍历一次数据集）可能需要数小时到数天不等。如果只有单张显卡，时间会更长。
- 计算器或计算公式
- 目前没有简单通用的计算器来准确计算训练7B模型所需的时间。不过可以通过一些理论公式来大致估算。例如，训练时间 (T)（以秒为单位）可以近似表示为：
- (T=\frac{N\times S\times E}{B\times F\times C})
- 其中 (N) 是训练样本数量，(S) 是序列长度，(E) 是训练的轮数（epoch），(B) 是批次大小，(F) 是显卡每秒浮点运算次数（FLOPS），(C) 是并行的显卡数量。这个公式只是一个非常粗略的估计，实际情况中还需要考虑数据读取速度、网络通信开销（在分布式训练时）等因素。并且显卡的FLOPS也会因具体的运算类型（如矩阵乘法、卷积等）而有所不同。
AI我也问了
公式可以有，但是那和模型规模、模型结构、计算量、通信量、训练数据集规模、GPU型号、网卡带宽 都息息相关的。。
最简单的方式，你直接看你想了解的大模型，然后看它的原始论文，上面应该都有写用了多少GPU在什么数据集上训了多长时间
但凡自己修改过配置，训练过任意模型就不会这么问了。
首先是不同模型对显存的需求是不一样的，其次是数据集大小和数据集使用方式会导致训练工作量不同，也就从根本上决定了需要的时间不同。
显存这玩意是多多益善，类比做菜，猛火做菜和酒精灯做菜根本是两回事，真自己训练什么模型绝不是用凑合能跑起来的显存训练而是能加多少加多少。
至于显卡型号…得看你的实力了。需要考虑的反而是有多少预算准备买多少张有没有购买渠道。