用于训练和推理AI大模型的芯片有什么区别？推理与训练性能侧重点整理

2025年12月21日 AI大模型 1 views 0

AI大语言模型的训练和推理的芯片核心差异区别，训练更注重算力、显存、带宽和可扩展性，而推理更在乎低延迟、高能效、低精度和适配场景，码笔记mabiji.com整理详细关于大语言模型的AI芯片所依赖性能差异整理：

训练和推理的AI大模型芯片差异

训练阶段是指让模型从海量数据中学习规律和特征，生成可复用的模型参数，所以训练需要消耗大量的算力资源，这就要求训练阶段的芯片具有超高 FP16/FP8/TF32 算力、强Tensor Core，需要大显存和带宽的特性。

简单来说，训练就是烧钱阶段，比如阿里云通义大模型系列，是由阿里云负责训练与芯片重资产投入，用户不用管前期的训练只做推理、不用管训练与芯片，详细参考阿里云通义大模型系列：mabiji.com/go/tongyi

推理阶段是指用上一步训练好的模型参数，对新的或者未见过的数据做出预测或输出结果。所以这个阶段不需要标注数据，所以不需要强大的算力，但是需要低延迟和高效性，常见的使用场景就是用户输入问题后，等待大模型调用已训练好的参数生成回答问题，这个过程就是推理的过程，所以更依赖芯片的低延迟以及高效性能。

用户可以通过阿里云百炼平台部署推理底座，通过百炼平台调用时，阿里云自动分配推理算力，用户无需关心底层芯片与部署细节，详细参考阿里云百炼平台：mabiji.com/go/bailian

基于以上关于AI大语言模型的训练和推理过程的特点，AI芯片在训练阶段和推理过程需要芯片具有以下特性，分别在芯片的计算需求、显存和带宽、互联和扩展、芯片功耗核成本及典型芯片整理说明：

计算需求

  • 训练芯片：训练阶段的芯片需要超高FP16/FP8/TF32算力，强Tensor Core，必须支持反向传播与参数更新，例如：H100芯片可达数百TFLOPS
  • 推理芯片：灵活精度（INT8/FP16），优先前向计算；端侧低功耗、云端高吞吐，延迟≤毫秒级，靠INT8量化与片上缓存提效

显存和带宽

  • 训练芯片：超大HBM（80GB+）、超高带宽（H100达3.3TB/s），避免内存墙，支撑大batch与长序列，需要存参数、激活、梯度和优化器状态
  • 推理芯片：中低显存（端侧几GB、云端24-80GB），高并发时需高带宽，端侧靠片上缓存降延迟

互联及扩展

  • 训练芯片：强NVLink/PCIe 5.0/Chiplet，支持多卡分布式训练，通信带宽与同步优先
  • 推理芯片：单卡为主；大模型需张量并行和流水并行，端侧更重本地独立推理

功耗和成本

  • 训练芯片：高功耗（H100约700W），散热与长期电费成本高，优先性能不控功耗
  • 推理芯片：端侧毫瓦 - 瓦级、云端百瓦级，能效比为王，成本敏感，追求每瓦算力

典型芯片

  • 训练芯片：数据中心GPU（H100/A100）、TPU v5e、训练专用 ASIC/Chiplet
  • 推理芯片：端侧选择NPU或TPU、云端T4/L4/H20，消费级RTX 4090显卡做小批量推理

综上，码笔记整理一下，用于AI大语言模型训练的芯片，训练是烧钱模式，需要最强芯片算力、大显存和高带宽，如训练选H100、A100及A800等芯片；推理则是省钱用模型，要最优能效、最低延迟和最稳吞吐的芯片，端侧选择NPU/TPU，云端用T4/L4/H20，或者选择消费级RTX 4090显卡做小批量推理。

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