大模型算力卡怎么选？大模型训练推理专用算力卡

大模型算力卡选型核心看显存容量 / 带宽、AI 算力（FP16/BF16/INT8）、多卡互联、软件生态、预算；训练重FP16/BF16 + 大显存 + 高带宽，推理重INT8 + 低延迟 + 高吞吐。下面从选型逻辑、梯队推荐、国产替代、避坑要点四方面讲透。

一、核心选型逻辑（先定场景再选卡）

1）训练 vs 推理：需求完全不同

训练（预训练 / 全参数微调）

关键：单卡显存≥80GB、HBM 高带宽、FP16/BF16 强算力、NVLink/Infinity Fabric 互联

典型：≥70B LLM 预训练、多模态大模型（如 GPT-4、LLaMA-2 70B）

微调（LoRA / 参数高效）

关键：显存 48–80GB、性价比、框架兼容

典型：7B–34B 模型行业适配、对话模型优化

推理（在线 / 离线）

关键：INT8/FP4 量化能力、低延迟、高 QPS、成本

典型：企业 API 服务、端侧部署、高并发场景

2）参数规模与显存门槛（2026 参考）

7B：单卡 24GB（RTX 4090）可跑，推荐 48GB + 更稳

13B：单卡 48GB（L40S/H20）起步

34B：单卡 80GB（A100/H100）或多卡分片

70B+：必须 80GB HBM + 多卡 NVLink 集群

二、算力卡梯队推荐（2026，按场景分组）

旗舰训练（70B + 预训练 / 超大规模）

NVIDIA H100 80GB（Hopper）：FP16 990 TFLOPS、HBM3 3.35TB/s、NVLink 900GB/s；万亿参数训练标杆，单价≈30 万 +

NVIDIA H200 141GB：HBM3e、带宽 4.8TB/s、FP8 加速；超大模型训练 / 推理全能

AMD MI350X（CDNA4）：288GB HBM、8TB/s 带宽、9.2 PFLOPS；AMD 旗舰，训练性价比高

中高端训练 / 微调（7B–34B 主力）

NVIDIA A100 80GB（Ampere）：FP16 312 TFLOPS、HBM2e 2TB/s；企业级训练标配，生态成熟

NVIDIA H800 80GB（H100 阉割版）：NVLink 带宽减半、价格低 30%；国内大模型训练主力

NVIDIA L40S 48GB：FP16 240 TFLOPS、带宽 864GB/s；微调 / 推理性价比之王

昇腾 910B（华为）：64GB、FP16 320 TFLOPS、国产生态；国产训练首选

推理 / 小模型（7B 及以下 / 高并发）

NVIDIA H20 96GB：FP8/INT8 优化、低延迟；企业推理主力，可跑 70B 量化

NVIDIA T4 16GB：INT8 130 TOPS、低功耗；轻量推理 / 边缘部署

RTX 4090 24GB（消费级）：带宽 1TB/s、价格低；个人 / 小团队 7B 模型首选

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