AI训练的算力要求
算力
模型训练需要大量计算资源，包括CPU(
Central Processing Unit)、GPU(Graphical Processing Unit)、TPU(Tensor Processing Unit)等，其中GPU是最为常见的硬件加速器。另外还可以通过算法优化提高模型训练效率。例如分布式训练技术（将数据和模型参数分配到多台机器上进行计算）、还可以采用模型压缩技术，将模型的大小压缩到最小。
GPU
又名图像处理器，是一种专门用于图像处理、计算机视觉、深度学习等领域的硬件设备。相对于cpu,GPU有强大的并行计算能力
AI训练的硬件配置要求
模型训练所需的内存和存储空间会随着数据集的变大和模型复杂度而增加。选择硬件配置时，需要考虑数据集的大小和模型复杂度。
Ai模型推理的算力要求
推理也叫做预测。模型训练好后，就不需要大量计算了，因此对于算力要求较低。
算法推理的优化
通过模型剪枝技术（模型中一些不必要的参数删除）、模型量化技术（将模型中的浮点数转换为整数）可以实现算法推理的优化。
算力优化方法
- 使用云计算服务
根据需求动态调整计算资源的规模和配置 - 使用分布式训练技术
将模型的训练过程分配到多台机器上进行计算，从而加速计算速度。目前，tensorflow和pytorch等深度学习框架都支持分布式训练技术。 - 使用算法优化技术
模型剪枝、模型量化、动态计算图等技术优化算法。还可以使用自动化机器学习技术自动选择最优的算法和超参数，从而提高模型的精度和效率。
电脑配置
- 高性能的GPU: NGIDIA的GetForce RTX 3080、3090（3999元）或tesla V100（12000）。这些是当前最好的配置（2023.02.01）
- 内存：尽量在16G以上
- 快速硬盘：SSD(solid state disk)固态硬盘
- cpu: Inter Core i9或AMD Ryzen 9