有个问题是，如果像之前一样，大模型对显存要求很高，而3090只有24GB的显存所以大家都去找a100 或者h100

对于大模型对显存要求高的问题，确实在过去的一段时间里，显存容量一直是一个挑战。NVIDIA的3090显卡只有24GB的显存，对于一些需要更大显存的大型模型，可能会受到限制。

为了解决这个问题，一种选择是寻找其他显卡型号，如NVIDIA A100或H100。这些显卡提供更大的显存容量，可以满足大型模型的需求。例如，A100拥有40GB或80GB的显存，而H100甚至更高。

另外，还有一些其他方法可以降低大模型对显存的需求。例如，可以使用分布式训练来将模型参数存储在多个显存中，从而允许使用较小的显存容量进行训练。此外，还可以探索模型压缩和剪枝技术来减少模型的内存占用。

总之，对于大模型对显存要求高的情况，寻找具有更大显存容量的显卡型号或采用其他优化方法是解决方案之一。

相关问题

如果有多张显卡，总的显存是不是多张显卡内存和

是的，如果系统中有多张显卡，每张显卡都具有自己的显存。在这种情况下，总的显存将是各个显卡内存之和。

例如，如果一台计算机中有两张显卡，每张显卡的显存容量为4GB，那么总的显存将是8GB（4GB + 4GB）。

需要注意的是，多张显卡并不意味着所有显存都可以同时使用。各个显卡的显存通常是独立的，用于处理各自的图形任务。在某些情况下，如NVIDIA的SLI（Scalable Link Interface）或AMD的CrossFire技术，可以将多张显卡联合起来，共享显存并提高图形性能。但这需要特定的硬件和软件支持。

为什么训练时显卡内存足够，而测试时，显卡内存不够了呢？

可能有几个原因导致在训练时显卡内存足够，但在测试时显卡内存不够。首先，训练和测试过程中所需的内存可能不同。训练模型通常需要更多的内存，因为它需要存储大量的参数和计算中间结果。而在测试阶段，只需要加载已经训练好的模型，并进行前向推理，所需的内存较少。

其次，可能是因为在测试时使用了更大的输入数据。在训练时，可以分批次地处理大量训练数据，每个批次只加载一部分数据到显存中进行计算。但在测试时，可能需要一次性加载整个测试数据集，如果数据集较大，可能会超出显卡的内存限制。

最后，显卡内存可能被其他应用程序或进程占用，导致剩余内存不足以支持测试操作。在训练时，可能会关闭其他不必要的应用程序，以释放更多的显存给训练过程使用。但在测试时，可能会有其他应用程序在后台运行，占用了部分显存资源。

要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：减小模型大小、减小输入数据的大小、优化代码以减少内存使用、释放其他不必要的应用程序占用的显存。此外，还可以考虑升级显卡或增加显存容量来满足更大规模的模型和数据的需求。