在多显卡并行跑大模型时，经常会有一个问题困扰着用户：显卡显存能否叠加？实际上，显卡显存是不能叠加的。下面将详细解释为什么显卡显存不能叠加，并探讨多卡并行跑大模型的奥秘。
显卡显存不能叠加的原因
显卡架构
首先，我们需要了解显卡的架构。显卡由显存、缓存、计算单元、通信单元等组成，每个显卡可以看作是一个独立的单元。每张显卡都有各自的显存，而显卡之间的显存并不会直接连通。数据只能通过CPU桥接或类似NVIDIA的NV-LINK数据传输。
显存用途
显卡显存主要用于存储图像数据、纹理、模型参数等。在多卡并行的情况下，每张显卡都需要独立处理一部分数据，因此需要各自的显存来存储这些数据。如果显存可以叠加，那么在多卡并行时，每张显卡将共享显存，这将导致数据冲突和性能下降。
显存带宽
显卡显存带宽是有限的，如果显存可以叠加，那么显卡之间的数据传输将需要更多的带宽，这将导致性能下降。此外，显存叠加还会增加系统复杂度，降低系统稳定性。
多卡并行跑大模型的奥秘
数据并行
数据并行是多卡并行跑大模型的主要策略之一。它通过将数据分成多个小批次，每张显卡独立处理一个小批次，然后汇总结果。这样可以充分利用多张显卡的并行计算能力，加速大模型的训练和推理。
流水线并行
流水线并行是将模型的不同层分配到不同的显卡上，通过流水线的方式并行处理。这样可以充分利用显卡的计算能力，提高大模型的性能。
张量并行
张量并行是将模型的不同部分分配到不同的显卡上，通过并行计算张量运算来加速大模型的训练和推理。
显存管理
显存管理是影响多卡并行跑大模型性能的关键因素之一。合理的显存管理可以减少显存占用，提高显存利用率，从而提高大模型的性能。
总结
显卡显存不能叠加，这是由于显卡架构和显存用途决定的。多卡并行跑大模型需要采用数据并行、流水线并行、张量并行等策略，并通过合理的显存管理来提高大模型的性能。在多卡并行跑大模型时，需要注意显卡显存容量、带宽、显存管理等因素，以提高大模型的性能和稳定性。