📌 阅读时间：3分钟
📌 适合人群：AI小白、模型开发者、算力运维人员、投资人
大模型运行时核心权重并不是“保存在硬盘里”用的时候去调，而是要一次性加载进GPU的“显存”里。
所以你硬盘再大也没用，显存不够，模型就启动不了！
💡01｜“模型记忆”装在哪？
很多人搞混了：
“我有 2TB SSD，模型才 100GB，为什么还说我算力不够？”
关键在于：硬盘是存模型的仓库，显存才是模型“运行时”的大脑。
举个例子：
你买了一本厚书，放在书架上（SSD）
但你要看书学习时，必须把它拿到书桌上（GPU显存）
如果书太厚、书桌太小，你根本“摊不开”，自然没法看！
🔍02｜什么是“权重加载”？
当你运行一个模型时，它要经历如下步骤：
模型权重保存在硬盘或云对象存储
↓
加载权重 → 拷贝进主内存
↓
拷贝进GPU显存（tensor格式）
↓
启动模型推理或训练
如果模型权重是 100GB，而你只有 40GB 显存？很遗憾，直接报错：Out of Memory（OOM）。
🚀03｜显存不只是“内存”，它是AI“油箱”
|
|
|
|
|
|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
显存是为 GPU 专门配置的“近场缓存”，带宽高达 TB/s，才支撑起大模型每秒亿级的参数乘法。
🤯04｜那模型大了怎么办？
如果模型比显存大，有这些常见做法：
✅ 方法一：多张GPU并行跑
典型场景：GPT-3、GPT-4 训练
将模型分片，放进多张 GPU 显存中
✅ 方法二：张量并行 + 数据并行
动态切分 tensor，让多个显存协作计算
✅ 方法三：模型压缩 / 蒸馏 / 量化
把模型参数从 FP32 转换为 INT8/FP16 等，显存占用减小
✅ 方法四：ZeRO-offload / CPU-offload
一部分权重只在用到时从 CPU RAM/硬盘“调入”，牺牲速度
📌05｜实用建议（利他区）：
🌟 想跑模型，第一问不是“模型多大”，而是“我有多少显存？”
🌟 想租卡训练？不要只看 GPU 型号，还要看“单卡显存是否够用”
🌟 跑不动模型？试试 LoRA、量化、分布式加载等策略
🌟 云平台上的“弹性显存实例”，记得确认是否支持“权重切片”
🔍冷知识时间：
一张 H100 有 80GB 显存，可原生跑 70亿参数模型
训练 GPT-3（175B）需显存近 1.2TB+，需数百张卡并行
Hugging Face 的 Transformers 框架里
from_pretrained()就是在“加载权重进显存”
🧠 总结：
大模型训练和推理时的“记忆力”，看的是显存，不是硬盘！
硬盘能“存”，但显存才能“算”。
所以，显存大小决定了你能跑多大的模型，带宽决定了你能跑多快的模型。
作者声明：本微信公众号（以下简称“本号”）发布的所有内容，包括但不限于文字、图片、视频、音频等，仅供参考和交流之用，不构成任何投资、法律、医疗或其他专业建议。用户在依据本号内容作出任何决定或采取任何行动前，应自行判断并咨询相关专业人士。
1、本号部分内容来源于网络或其他公开渠道，我们尽力确保信息的准确性和可靠性，但不对其真实性、完整性或及时性作出任何明示或暗示的保证。
2、对于转载和参考内容，我们会在合理范围内注明出处。如有版权问题，请相关权利人及时联系我们，我们将尽快处理。
3、用户因使用本号内容而导致的任何直接或间接损失，本号及其运营团队不承担任何责任。
-END-
