理想情况下加速比接近 GPU 数量，实际受通信开销、并行策略与负载均衡限制。数据并行在百卡内常达 70%~90% 线性效率，千卡以上结合张量、流水线并行与重叠通信，MFU 通常在 35%~55%，可将数月训练缩短至数周。
当前主流方案包括：KV Cache优化（如PagedAttention、GQA/MQA）、投机采样（Speculative Decoding）、量化技术（INT8/INT4/FP8）、Flash Attention等算子融合、模型剪枝与蒸馏、批处理优化（Continuous Batching）及张量并行等分布式推理策略。
理想情况下加速比接近 GPU 数量，实际受通信开销、并行策略与负载均衡限制。数据并行在百卡内常达 70%~90% 线性效率，千卡以上结合张量、流水线并行与重叠通信，MFU 通常在 35%~55%，可将数月训练缩短至数周。
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2.8/2.0双模并行
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需要考虑。以单张RTX 4090满载约450W、每天运行8小时、电价0.6元/度估算，月电费约65元；长期高并发或多卡部署时，应按每百万token能耗核算，并与云端API成本对比。
基本仍未完全解决。现有解释包括相变与临界规模、多步推理的复合效应、评测指标的非线性与离散化假象（连续指标下增长更平滑），以及训练数据与表征学习的作用，但缺乏统一理论与可证伪的预测，机制尚无共识。
多模态自监督正从CLIP图文对比对齐，转向掩码重建、自回归生成与统一token化融合，如BEiT-3、Chameleon，借交错图文数据增强零样本迁移与跨模态推理。
混合精度训练通常可节省约40-50%显存，因FP16相比FP32占用减半，但需额外开销存储FP32主权重和loss scaling状态，实际节省取决于模型结构、批量大小和优化器类型，在大模型训练中收益更显著。
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当前主流方案包括：KV Cache优化（如PagedAttention、GQA/MQA）、投机采样（Speculative Decoding）、量化技术（INT8/INT4/FP8）、Flash Attention等算子融合、模型剪枝与蒸馏、批处理优化（Continuous Batching）及张量并行等分布式推理策略。