要训练大型语言模型 (LLM)，您需要三个核心硬件组件：高性能 GPU、充足的内存和互连解决方案以及可扩展的存储。 主要要求是计算能力，这来自专为并行处理而设计的现代 GPU。 NVIDIA 的 A100 或 H100 GPU 是常见的选择，因为它们具有张量内核和高内存带宽，可加速训练神经网络的关键矩阵运算。 例如，单个 A100 GPU 提供高达 312 teraflops 的性能和 40-80GB 的内存，但即使这样也足以满足更大的模型，需要多个 GPU 并行工作。
内存容量和互连速度同样重要。 具有数十亿参数的 LLM 需要大量的 GPU 内存 (VRAM) 来存储模型权重和中间计算。 例如，训练像 GPT-3 这样具有 175B 参数的模型可能需要数十个 GPU，并具有数百 GB 的组合 VRAM。 为了有效地连接这些 GPU，NVIDIA 的 NVLink（在 GPU 之间实现 600GB/s 带宽）或高速节点间网络（例如，400Gbps 的 InfiniBand）等技术至关重要。 如果没有快速互连，GPU 之间的通信瓶颈会大大减慢训练速度。 PyTorch 的 FSDP 或 TensorFlow 的 MultiWorkerMirroredStrategy 等分布式训练框架依赖于这些技术来跨硬件进行扩展。
最后，存储和基础设施发挥着关键作用。 LLM 的训练数据通常涉及 TB 级的文本，需要快速存储（例如，NVMe SSD）来加载数据，而不会使 GPU 产生瓶颈。 检查点（在训练期间保存模型状态）还需要大型、可靠的存储（例如，分布式文件系统或云存储）来处理多 GB 快照。 此外，必须解决电力和冷却问题：8 个 A100 GPU 的集群可以消耗超过 5kW 的功率，需要强大的冷却系统和冗余电源。 例如，AWS 或 Azure 等云提供商提供预配置的实例（例如，AWS P4d），它们捆绑了这些组件，从而简化了开发人员的设置。