多模态 AI 模型由于其处理和组合文本、图像、音频和视频等多种数据类型的复杂性，需要大量的计算资源。这些模型通常比单模态系统具有更大的架构，因为它们必须同时处理多种输入格式。例如，像 CLIP（连接文本和图像）这样的模型为每种模态使用单独的神经网络，然后通过融合层来对齐它们的表示。训练此类模型需要具有大内存容量的高性能 GPU 或 TPU，以管理增加的参数数量（通常从数亿到数十亿）以及跨模态学习所需的海量数据集。例如，训练像 DALL-E 或 Flamingo 这样的模型可能需要在 NVIDIA A100 GPU 集群上花费数周时间，同时调整批处理大小以平衡内存限制和学习效率。
多模态数据的预处理和同步增加了额外的计算开销。每种数据类型都需要专门的处理流程：图像可能需要调整大小和归一化，音频可以转换为声谱图，文本则被标记化为嵌入向量。这些步骤会消耗大量的内存和处理能力，尤其是在处理大规模数据集时。此外，训练通常涉及复杂的优化策略，例如在不同模态之间交替或使用对比损失函数，这会增加计算时间。PyTorch 或 TensorFlow 等框架是常用的，但开发人员必须优化数据加载（例如，使用延迟加载或分片）以避免瓶颈。跨多个 GPU 或节点进行分布式训练变得至关重要，需要并行化工具（如 Horovod 或 Deepspeed）的专业知识来有效地管理设备之间的通信。
在推理阶段，多模态模型仍然面临高计算需求，尽管通过模型剪枝、量化或蒸馏等优化可以减少延迟。例如，部署的视觉-语言模型可以使用 GPU 上的混合精度推理来加速预测同时保持准确性。然而，实时应用（例如，集成音频和文本的视频分析）通常需要专用硬件，例如带有 TPU 加速器的边缘设备或配置为高吞吐量的云实例。开发人员还必须考虑权衡：像 MobileViT 这样的小型模型为了在资源受限的设备上实现更快的推理而牺牲了一些准确性。最终，构建和部署多模态 AI 需要平衡计算成本、延迟和可伸缩性，并仔细调整软件（模型架构、框架）和硬件（GPU 集群、内存优化）以满足特定的用例需求。
