IT垃圾佬又满血复活了

主要观点总结

本文介绍了作者搞大模型训练一年多的感触，包括GPU的紧缺情况、大模型企业的情况、低端显卡的利用、云服务商的考虑以及阿里云的DeepGPU工具等。文章还提到了不同配置和实例的购买建议。

关键观点总结

关键观点1: GPU紧缺及大模型企业情况

文章介绍了GPU的紧缺情况，大量的H100系列GPU通过华强北进入大陆机房，云服务商采购大量GPU服务器。国内大模型企业开始搞万卡集群。

关键观点2: 低端显卡的利用

随着高端GPU的推陈出新，低端显卡的需求在变窄。文章提出了如何让低端显卡创造价值的思路，包括卡多力量大和内存帮帮忙两条路。

关键观点3: 云服务商的考虑

云服务商开始使用低端显卡做大规模模型的推理，并免费提供给海量用户使用。同时，云服务商也在探索如何提高使用云GPU训练和推理的效率。

关键观点4: 阿里云的DeepGPU工具

阿里云推出的DeepGPU工具可以支持多GPU并行、快速部署工具、GPU资源拆分工具、AI训练和推理计算优化工具等。该工具可以显著提高生成式AI场景的效率，包括大模型加速推理和文生图等。

关键观点5: 购买建议

文章给出了不同配置的购买建议，包括自建IDC和租用云GPU主机的对比，以及针对不同需求的实例购买建议。

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