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你是否曾被“FLOPS”、“显存”、“Token”这些围绕大模型的神秘术语搞得晕头转向？就像想学烹饪却被“焯水”、“炝锅”、“勾芡”劝退一样，面对大模型的算力世界，零基础的你也许正站在门口踌躇。

别担心！这篇“零基础学大模型：算力常用名词大全”就是你踏入这扇大门的钥匙。我们化繁为简，将那些看似高深、实则关键的算力概念掰开揉碎，用最通俗的语言讲给你听。无论你是好奇的探索者、初入行的开发者，还是希望理解行业动态的观察者，收藏这一篇，足以让你摆脱“算力小白”的标签，自信地畅聊大模型的核心驱动力！准备好，让我们一起揭开大模型算力的神秘面纱。

一、 硬件基石 (The Hardware Foundation)

1. GPU (Graphics Processing Unit，图形处理器):

   • 是什么：最初为图形渲染设计，因其高度并行化的架构和强大的浮点计算能力，成为AI模型（尤其是深度学习）训练的主力硬件。擅长处理大规模矩阵运算。
   • 为什么重要：相比CPU，GPU拥有成千上万个更简单的核心，能同时处理大量相似任务（如计算神经网络中成千上万的神经元），极大加速模型训练和推理。代表厂商：NVIDIA (如 A100, H100, RTX 4090), AMD (如 MI300X)。

2. TPU (Tensor Processing Unit，张量处理器):

   • 是什么：Google专门为神经网络机器学习设计的定制化ASIC芯片。核心优化目标是张量（Tensor）运算。
   • 为什么重要：针对TensorFlow等框架和张量操作进行了深度优化，在特定模型和规模下，能提供比GPU更高的能效比和计算吞吐量。主要在Google Cloud上使用。

3. CPU (Central Processing Unit，中央处理器):

   • 是什么：计算机的“大脑”，负责执行程序指令、处理通用计算和协调系统资源。
   • 为什么重要：在AI任务中，CPU通常负责数据预处理、任务调度、控制GPU/TPU以及运行不适合GPU加速的部分代码（如复杂逻辑控制）。是整个系统不可或缺的协调者。代表厂商：Intel (Xeon), AMD (Ryzen/EPYC)。

4. AI 加速卡 / AI 芯片:

   • 是什么：泛指专门为加速AI计算（特别是深度学习）而设计的硬件，包括GPU、TPU以及其他公司（如华为昇腾Ascend、寒武纪MLU、Graphcore IPU、Groq LPU等）开发的专用芯片。
   • 为什么重要：提供了超越通用CPU的计算能力，是处理大模型海量计算的物质基础。

5. 显存 (GPU Memory / Video RAM - VRAM):

   • 是什么：GPU上集成的高速内存。用于存储GPU核心当前正在处理或即将处理的数据（模型参数、激活值、优化器状态、训练数据批次）。
   • 为什么重要：极其关键！大模型的参数量巨大（数十亿、数百亿甚至万亿），训练和推理过程中需要将模型和相关数据加载到显存中。显存容量（如80GB HBM3）和带宽（如TB/s级）直接决定了能运行多大的模型以及运行速度。显存不足（OOM - Out Of Memory）是训练大模型最常见的瓶颈之一。HBM (High Bandwidth Memory) 是当前高端AI芯片（如NVIDIA H100, AMD MI300X）使用的先进显存技术，提供超高带宽。

6. 主机内存 (Host Memory / RAM):

   • 是什么：连接在CPU上的主系统内存。
   • 为什么重要：存储尚未加载到GPU显存中的完整训练数据集、操作系统、应用程序代码等。CPU负责将数据从RAM分批传输到GPU显存中进行计算。容量通常远大于单卡显存（如服务器可配数TB RAM）。

7. 存储 (Storage - SSD/NVMe/HDD):

   • 是什么：持久化保存海量数据的地方，如SSD (固态硬盘)、NVMe (高速SSD协议)、HDD (机械硬盘)。
   • 为什么重要：存储着原始数据集、训练好的模型检查点。高速存储（如NVMe SSD）对于快速加载数据到RAM/显存至关重要，能减少数据读取瓶颈（I/O瓶颈），提升整体训练效率。

8. 互联带宽 (Interconnect Bandwidth):

   • NVLink (NVIDIA):超高速GPU间直连技术（如NVLink 4.0 达900GB/s），远高于传统PCIe。
   • PCIe (Peripheral Component Interconnect Express):连接CPU、GPU、存储等的标准高速总线（如PCIe 5.0 x16 带宽约64GB/s）。
   • InfiniBand / RDMA (远程直接内存访问):用于服务器节点间高速网络互联（如400Gb/s InfiniBand），实现低延迟、高带宽的数据传输，对多机训练至关重要。
   • 是什么：指不同计算设备（如GPU之间、GPU与CPU、服务器节点之间）传输数据的速度。常用指标是带宽（如GB/s）。
   • 为什么重要：在分布式训练（多卡、多机）中，设备间需要频繁交换模型梯度、参数等数据。互联带宽的高低直接决定了分布式训练的扩展效率和速度上限。常见技术：

二、 性能与计算指标 (Performance & Computation Metrics)

1. FLOPS (Floating Point Operations Per Second，每秒浮点运算次数):
   • 是什么：衡量硬件理论峰值计算能力的标准单位。表示芯片每秒能执行多少次浮点数（如float32, float16）的基本运算（加、减、乘等）。
   • 为什么重要：比较不同硬件（如不同型号GPU/TPU）理论算力天花板的主要指标。常以TFLOPS(万亿次/秒),PFLOPS(千万亿次/秒) 表示。例如，NVIDIA H100 GPU FP16算力可达约2000 TFLOPS。
2. FLOPs (Floating Point Operations，浮点运算次数):
   • 是什么：衡量一个模型执行一次前向传播（或一次前向+反向传播）所需的总浮点运算量。注意是FLOPs(Operations)，不是FLOPS(Operations Per Second)。
   • 为什么重要：表示模型的计算复杂度。模型越大（参数量越多）、结构越复杂（如Transformer层数多、注意力头多），其FLOPs通常越高。是估算训练/推理所需计算资源和时间的基础。例如，GPT-3 175B模型的一次前向传播FLOPs量级在10^23次（数百PFLOPS）。
3. 吞吐量 (Throughput):
   • 训练吞吐量:常用tokens per second(每秒处理的token数) 或samples per second(每秒处理的样本数) 表示。越高意味着训练速度越快。
   • 推理吞吐量:常用requests per second(每秒处理的请求数 - RPS/QPS) 或tokens per second(每秒生成的token数 - Tokens/s) 表示。越高意味着服务能力越强。
   • 是什么：指系统在单位时间内处理的数据量或完成的任务量。
   • 为什么重要：衡量实际性能的关键指标。
4. 延迟 (Latency):
   • 是什么：指系统响应一个请求所需的时间。
   • 为什么重要：尤其对推理至关重要，影响用户体验（如聊天机器人响应速度）。常用Time To First Token(生成第一个token所需时间) 和Time Per Output Token(平均生成每个token所需时间) 来衡量。低延迟是实时应用的核心要求。
5. 显存占用 (GPU Memory Footprint / Consumption):
   • **是什么：**模型在运行（训练或推理）时所占用的显存总量。
   • 为什么重要：直接受模型参数量、优化器状态、激活值、数据批次大小等因素影响。精确估算和管理显存占用是成功运行大模型（避免OOM）的前提。常用GB或MB表示。
6. 计算密度 (Compute Density):
   • 是什么：通常指芯片单位面积或单位功耗所能提供的计算能力（FLOPS)。
   • 为什么重要：衡量芯片设计的效率。更高的计算密度意味着在相同面积或功耗下能提供更强的算力，对构建大型计算集群（考虑空间、散热、电力成本）非常关键。

三、 训练与并行技术 (Training & Parallelism Techniques)

1. 数据并行 (Data Parallelism - DP):
   • 是什么：最常用的分布式训练策略。将训练数据集划分成多个小批次（mini-batches），每个GPU复制一份完整的模型，各自独立地处理一个不同的数据批次，计算梯度。然后汇总所有GPU的梯度，更新模型参数（通常由一个GPU或CPU负责，然后广播给所有GPU）。
   • 为什么重要：实现简单，能有效利用多个GPU加速训练，尤其当模型能放入单卡显存但需要更多数据批次时。PyTorch的DataParallel(DP) 和DistributedDataParallel(DDP) 是实现方式（DDP性能更好，更常用）。
2. 模型并行 (Model Parallelism - MP):
   • 张量并行 (Tensor Parallelism - TP):将单个运算（如矩阵乘）中的张量（Tensor）进行拆分，分配到不同GPU上计算。例如，Megatron-LM使用此方法高效并行Transformer层内的矩阵运算。
   • 流水线并行 (Pipeline Parallelism - PP):将模型的层按顺序拆分到不同GPU上。一个批次的数据被分成多个微批次（micro-batches），在GPU组成的“流水线”上依次流动计算。通过让多个微批次同时在流水线不同阶段计算来提高设备利用率。
   • 是什么：当模型太大，无法放入单个GPU的显存时采用。将模型结构本身（如不同的层、不同的注意力头）拆分到不同的GPU上。每个GPU只持有模型的一部分。
   • 为什么重要：是训练超大模型（如百亿、千亿参数）的核心技术。允许突破单卡显存限制。实现更复杂，GPU间通信开销大。分为：
3. 混合并行 (Hybrid Parallelism):
   • 是什么：结合使用数据并行、张量并行、流水线并行等多种并行策略。
   • 为什么重要：训练当今最庞大的模型（如GPT-4、Llama 2 70B/700B）几乎都需要混合并行。例如，在拥有数千张GPU的集群上，可能同时使用流水线并行切分模型层、张量并行切分层内运算、数据并行处理不同数据子集。框架如Megatron-DeepSpeed, PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 支持复杂的混合并行。
4. 分布式训练 (Distributed Training):
   • 是什么：泛指利用多个计算设备（多GPU、多台服务器/节点）协同训练一个模型的总称。数据并行、模型并行、混合并行都属于分布式训练的具体技术手段。
   • 为什么重要：是训练大模型的唯一可行途径，通过并行化显著缩短训练时间。需要高效的通信库（如NCCL, Gloo）和框架支持（PyTorch DDP, Horovod, DeepSpeed）。
5. ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):
   • ZeRO-Stage 1:切分优化器状态 (Optimizer States)。
   • ZeRO-Stage 2:切分优化器状态 + 梯度 (Gradients)。
   • ZeRO-Stage 3:切分优化器状态 + 梯度 + 模型参数 (Parameters)。显存节省最大，通信量也增加。
   • ZeRO-Offload:将部分模型状态（如优化器状态、梯度）卸载到CPU内存和硬盘，进一步节省GPU显存。
   • 是什么：由Microsoft DeepSpeed库提出的一系列显存优化技术，旨在消除数据并行训练中模型状态（参数、梯度、优化器状态）的冗余存储。
   • 为什么重要：革命性地降低了分布式训练（尤其是数据并行）的显存开销，使得在有限显存的GPU上训练更大模型成为可能。
6. FSDP (Fully Sharded Data Parallel):
   • 是什么：PyTorch原生提供的类似ZeRO-Stage 3的分布式训练策略。在数据并行的基础上，将模型参数、梯度、优化器状态完全切分（Shard）到所有参与训练的进程（GPU）上。每个GPU只保存自己负责的那部分。
   • 为什么重要：提供了与ZeRO-3相当的显存优化能力，且是PyTorch内置方案，集成度较高，逐渐成为主流选择之一。

四、 精度与优化 (Precision & Optimization)

1. 混合精度训练 (Mixed Precision Training):

   • 使用FP16/BF16进行：前向传播、反向传播（计算梯度）。优势：计算速度快，显存占用减半。
   • 使用FP32进行：存储和更新主模型参数（Master Weights）。优势：数值范围大，精度高，避免下溢/溢出导致的不稳定问题。
   • 通常配合损失缩放 (Loss Scaling)使用：放大损失值，使得在FP16/BF16下计算的梯度具有更合适的量级，更新到FP32参数前再缩放回去。
   • 是什么：在训练过程中同时使用不同的数值精度（通常是FP16或BF16和FP32）。
   • 为什么重要：能显著减少显存占用（FP16/BF16参数/激活值占显存是FP32的一半），并大幅提升训练速度（现代GPU/AI芯片在低精度下计算吞吐量更高），同时保持模型精度接近全精度（FP32）训练。几乎成为大模型训练的标配。AMP (Automatic Mixed Precision) 是常见实现（PyTorchtorch.cuda.amp）。

2. BF16 (Brain Floating Point 16):

   • 是什么：一种16位浮点数格式，由Google Brain提出。相比传统的FP16，BF16具有与FP32相同的指数范围（8位），但更小的尾数精度（7位 vs FP16的10位）。
   • 为什么重要：在混合精度训练中比FP16更稳定。因为它的大指数范围减少了梯度下溢（变为0）或上溢（变为无穷大）的风险，同时仍然保持了FP16的计算速度优势和显存节省。被新一代AI硬件（如NVIDIA A100/H100, TPU v4/v5）原生支持，越来越流行。

3. 量化 (Quantization):

   • 训练后量化 (Post-Training Quantization - PTQ):在模型训练完成后进行量化，通常需要少量校准数据。速度快，实现相对简单，精度可能有损失。
   • 量化感知训练 (Quantization-Aware Training - QAT):在训练过程中模拟量化效果，让模型适应低精度表示。通常能获得比PTQ更好的精度，但训练成本更高。

4. 推理加速：低精度计算更快，硬件支持更好。

5. 显存/内存大幅减少：INT8模型大小约为FP32的1/4，INT4约为1/8。这对模型部署到边缘设备或提高服务吞吐量至关重要。

6. 带宽需求降低：传输低精度数据更快。

• 是什么：将模型参数和/或激活值从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8, INT4, FP16, BF16）表示的技术。
• 为什么重要：

14. 分类：
15. 梯度累积 (Gradient Accumulation):
    • 是什么：当GPU显存不足以容纳期望的批次大小（Batch Size）时使用的技术。将一个大批次分成N个连续的小批次（micro-batches）依次计算。每个小批次计算梯度后不立即更新参数，而是累加到缓存中。当N个小批次都计算完后，才用累积的总梯度更新一次模型参数。
    • 为什么重要：****在显存受限时，模拟更大的有效批次大小（Effective Batch Size = Micro-Batch Size * N），有助于稳定训练（更大的有效Batch Size通常对应更稳定的梯度估计）或达到特定收敛效果。是训练大模型时克服显存不足的常用技巧。
16. 梯度检查点 (Gradient Checkpointing / Activation Checkpointing):
    • 是什么：一种牺牲计算时间换取显存节省的技术。在神经网络中，不保存所有中间层的激活值（Activation - 前向传播的输出结果，反向传播时需要），而是只保存其中一部分（检查点）。在反向传播过程中，当需要那些未被保存的中间激活值时，临时从最近的检查点开始重新计算那段前向传播。
    • 为什么重要：****能显著减少训练时的显存占用（尤其是深度网络），因为激活值是大模型显存消耗的主要来源之一。代价是增加了额外的重新计算开销，导致训练时间变长。是训练超深模型的关键技术。

五、 推理与部署 (Inference & Deployment)

1. 推理 (Inference):
   • 是什么：指使用训练好的模型对新输入数据进行预测或生成输出的过程。例如，用ChatGPT回答问题，用Stable Diffusion生成图片。
   • 为什么重要：是模型价值的最终体现。相比训练，推理更关注延迟、吞吐量、成本效率和易用性。
2. 自回归生成 (Autoregressive Generation):
   • 是什么：LLM（大语言模型）生成文本的主要方式。模型逐个预测（生成）序列中的下一个token（词元），并将之前生成的所有token作为新的输入上下文，重复此过程直到生成结束。
   • 为什么重要：理解LLM推理的核心机制。这种串行特性使得优化LLM推理的延迟（特别是Time To First Token）具有挑战性。
3. KV 缓存 (Key-Value Cache / KV Cache):
   • 是什么：在LLM自回归生成过程中，为了避免对已经生成的、作为上下文的前缀tokens进行重复计算（特别是Transformer中的自注意力计算），将每次解码步计算出的Key向量和Value向量缓存下来供后续步骤使用的技术。
   • 为什么重要：****能极大加速后续token的生成（只需计算当前新token的Q，复用之前K/V），是LLM推理性能优化的基石。KV缓存的大小随生成序列长度线性增长，是推理显存占用的主要部分。
4. 连续批处理 (Continuous Batching / Iteration-Level Batching / Dynamic Batching):
   • 是什么：一种先进的推理批处理技术。不同于静态批处理（等待一批请求都到达才开始处理），连续批处理在服务器运行过程中，动态地将新到达的请求加入到正在执行的批次中，并立即释放已完成的请求所占用的资源（如显存中的KV Cache）。
   • **为什么重要：**显著提高GPU利用率，尤其是在请求到达速率不均匀或请求生成长度差异大时。大幅提升推理吞吐量，降低延迟（新请求无需长时间等待成批）。是高性能LLM推理服务（如vLLM, TensorRT-LLM, TGI）的核心特性。
5. vLLM (Vectorized Large Language Model serving engine):
   • 是什么：一个专注于LLM推理的高性能、易用开源服务引擎。由加州大学伯克利分校等开发。
   • 为什么重要：其核心创新是PagedAttention，它像操作系统管理内存一样管理KV Cache，允许非连续显存存储。结合Continuous Batching，在显存利用率极低（碎片化严重）或请求负载变化大的场景下，相比传统方案（如Hugging Face Transformers）能实现高达数十倍的吞吐量提升，成为当前部署LLM的热门选择。

🚀 大模型算力速查表（收藏版）

⚡️ 高频要点速记：

1. 显存决定模型规模：模型参数量 ≈ 显存占用（例：7B模型约需14GB FP16显存）
2. 并行策略选择：
   • 单卡放得下 →数据并行
   • 单卡放不下 →模型并行（TP/PP）
   • 超大规模 →混合并行 + ZeRO/FSDP
3. 训练加速双雄：
   • 混合精度训练：速度↑+显存↓
   • 梯度累积：小显存跑大Batch
4. 推理优化核心：
   • KV缓存→ 降低延迟
   • 连续批处理→ 提升吞吐

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结语：

恭喜你！现在，这些曾经让人望而生畏的算力名词，已经变成了你理解大模型世界的有力工具。从支撑计算的硬件基石（GPU、TPU、显存），到衡量性能的速度表（FLOPS、TPS、延迟），再到提升效率的秘籍（混合精度、量化、KV Cache），以及构建宏大蓝图的基石（分布式训练、集群），你已掌握了一套解锁大模型核心动力的钥匙。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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