在A100和3080平台上使用2080ti的深度学习环境训练的模型进行推理？CPU、GPU是如何变化？

在 A100 和 3080 平台上使用 2080ti 进行深度学习模型训练时，CPU 和 GPU 的使用情况可能会有所不同。

在训练过程中，CPU 主要负责处理数据的输入和预处理，GPU 则负责训练模型的实际运算。因此，如果 CPU 和 GPU 配置相同，则 CPU 的使用率可能较低，而 GPU 的使用率可能较高。

推理过程中，CPU 和 GPU 的使用情况可能会有所不同。在推理过程中，CPU 主要负责对输入数据进行预处理，并将数据输入到模型中进行推理。而 GPU 则负责实际进行模型推理的运算。因此，如果 CPU 和 GPU 配置相同，则 CPU 的使用率可能较低，而 GPU 的使用率可能较高。

需要注意的是，上述情况只是一般规律，实际情况可能会有所不同。具体使用情况可能会受到许多因素的影响，包括但不限于硬件配置、操作系统、软件版本、训练/推理任务的具体内容等。