引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大模型在各个领域中的应用日益广泛。然而，大模型的训练过程面临着诸多挑战，其中显存瓶颈尤为突出。本文将深入探讨大模型训练中24G显存的挑战，并分析相应的解决方案。
显存瓶颈：大模型训练的痛点
1. 显存容量不足
大模型通常需要大量的参数和计算资源，而现有的GPU显存容量有限，特别是24G显存，在训练过程中容易遇到显存不足的问题。
2. 显存带宽限制
显存带宽是数据传输的关键瓶颈，当显存容量与带宽不匹配时，数据传输速度会大幅降低，影响训练效率。
3. 显存利用率低
在训练过程中，显存利用率往往较低，导致资源浪费。
解决方案
1. 显存扩展技术
a. AI-MemoryX技术
得一微电子推出的AI-MemoryX显存扩展卡，可以将单机显存容量从传统显卡的几十GB提升到10TB级别，有效解决显存容量不足的问题。
b. 显存池技术
显存池技术通过将多个GPU的显存资源虚拟化，形成一个大的显存池，从而提高显存利用率。
2. 显存带宽优化
a. 显存带宽扩展卡
通过增加显存带宽扩展卡，提高显存数据传输速度。
b. 显存压缩技术
显存压缩技术可以在不牺牲精度的情况下，减少显存数据量，从而降低显存带宽需求。
3. 显存利用率提升
a. 显存清理技术
在训练过程中，定期清理显存，释放不再使用的显存资源。
b. 显存预分配技术
在训练前，预先分配显存资源，避免训练过程中频繁的显存分配和释放。
案例分析
1. DeepSeek训推一体机
DeepSeek训推一体机采用得一微电子的AI-MemoryX显存扩展技术，成功支持了110B、70B、32B等大模型的微调训练，有效突破了显存瓶颈。
2. 百度智能云
百度智能云的异构计算平台采用多种显存优化技术，如显存池、显存清理等，有效提高了显存利用率，降低了显存带宽需求。
总结
大模型训练的显存瓶颈是制约AI技术发展的重要因素。通过采用显存扩展、显存带宽优化和显存利用率提升等技术，可以有效解决24G显存挑战，推动AI技术的进一步发展。