CDNK博客
使用两张H20显卡训练32B（320亿参数）的大模型在当前技术条件下是非常困难甚至不可行的，主要原因如下：
1. H20的显存容量不足
- NVIDIA H20 单卡显存为 96GB HBM3（部分配置可能为48GB，需确认具体型号）。
- 假设使用两张96GB H20，总显存为 192GB。
模型显存估算（以32B参数为例）：
- 一个32B参数的模型，若以 FP16/BF16 精度存储，参数本身需要：
$$
32 times 10^9 times 2,text{bytes} = 64,text{GB}
$$ - 但在训练过程中，还需要存储：
- 梯度（+64 GB）
- 优化器状态（如Adam，+128 GB，每个参数需2个32位浮点数）
- 激活值（activation）、KV缓存等（可能几十GB甚至上百GB，取决于序列长度和batch size）
? 总显存需求通常在 200GB 以上，远超两张H20的192GB。
2. 训练 vs 推理的区别
- 推理：两张H20可能勉强支持32B模型的推理（尤其是使用量化技术如FP8、INT8、INT4）。
- 例如：Qwen-32B、Llama-3-32B 在量化后可在多张大显存卡上推理。
- 训练：尤其是全精度（BF16/FP16）微调或全量训练，显存需求成倍增长，两张H20不足以支持。
3. 分布式训练的限制
即使使用模型并行（Tensor Parallelism、Pipeline Parallelism）和ZeRO等技术：
- 两张卡并行度太低，通信开销占比高，效率差。
- 显存仍需分摊所有状态，192GB不够分。
结论：❌ 不推荐用两张H20训练32B模型
| 任务类型 | 是否可行 | 建议 |
|---|---|---|
| 32B模型全量训练 | ❌ 不可行 | 需要更多H20或H100/H800等高性能卡，至少8卡以上集群 |
| 32B模型LoRA微调 | ⚠️ 可能勉强可行 | 使用BF16 + ZeRO + 激活检查点 + 小batch，但仍可能显存不足 |
| 32B模型推理 | ✅ 可行（推荐） | 使用量化（INT8/FP8）可稳定运行 |
建议方案
如果你的目标是训练32B模型，建议：
- 使用 8卡或更多H100/H800 集群
- 或使用 云服务（如阿里云、AWS、Azure）提供的大模型训练平台
- 若资源有限，考虑使用 更小模型（如7B、14B）或 QLoRA微调
如你能提供具体模型名称（如Qwen、Llama等）、训练方式（全量训练/LoRA）、序列长度和batch size，我可以进一步帮你估算显存需求。