如果你正在为千亿参数模型的训练效率发愁，那问题很可能出在底层算力架构上。 训练速度卡在瓶颈期，多卡并行效率不足60%？ 显存溢出频繁触发OOM，模型切分后通信开销暴涨？ 分布式训练任务调度混乱，资源利用率长期低于40%？ 这些不是算法问题，是云主机选型和部署策略出了偏差。 一、大模型训练的真实算力需求：别被营销参数误导 市面上很多云厂商宣传“高配GPU实例”，但实际训练中，有效算力才是关键。 显存