同一prompt下 doubao qwen gpt kimi的模型训练时长预测不同表现

文章目录

doubao
- 是否需要我帮你整理**不同精度下的算力对比表**，更精准地估算训练时间？
qwen
gpt
- 一、先澄清一个常见误解
- - [❌ 误解](#❌ 误解)
  - [✅ 事实](#✅ 事实)
- [二、在你这个对比里：A800 vs 4090](#二、在你这个对比里：A800 vs 4090)
- - [① 单卡算力层面（不谈通信）](#① 单卡算力层面（不谈通信）)
  - [② 多卡效率层面（这是关键差异）](#② 多卡效率层面（这是关键差异）)
  - [③ 显存带来的"间接优势"](#③ 显存带来的“间接优势”)
- 三、放到你这个具体结论上
- - [为什么 **3×A800 没有压倒 8×4090**](#为什么 3×A800 没有压倒 8×4090)
- [四、什么时候 A800 会"显得更快"？](#四、什么时候 A800 会“显得更快”？)
- - [✅ 情况 1：4090 被显存卡死](#✅ 情况 1：4090 被显存卡死)
  - [✅ 情况 2：模型很大（30B+）](#✅ 情况 2：模型很大（30B+）)
  - [❌ 情况 3：模型 ≤ 7B，单卡就能跑](#❌ 情况 3：模型 ≤ 7B，单卡就能跑)
- 五、一句话帮你建立"正确直觉"
- 六、如果你愿意，我可以再帮你做一件事
kimi
- - [1. 原集群 8×4090 的 FP16 峰值](#1. 原集群 8×4090 的 FP16 峰值)
  - [2. 新集群 3×A800 的 FP16 峰值](#2. 新集群 3×A800 的 FP16 峰值)
  - [3. 时间反推](#3. 时间反推)
  - 结论
- [如果通过增大 micro-batch 或开梯度累加，把单卡 batch 再调大，充分利用 A800 的 80 GB 显存，还可以再缩短 5--10 %，做到 **50 小时以内**。](#如果通过增大 micro-batch 或开梯度累加，把单卡 batch 再调大，充分利用 A800 的 80 GB 显存，还可以再缩短 5–10 %，做到 50 小时以内。)

prompt:
在这里插入代码片一个语言模型8块4090 24 GB 训练46小时，请推测一下用3张A800 80 GB需要训练多久Specifications
A100 80GB PCIe A100 80GB SXM
FP64 9.7 TFLOPS
FP64 Tensor Core 19.5 TFLOPS
FP32 19.5 TFLOPS
Tensor Float 32 (TF32) 156 TFLOPS | 312 TFLOPS*
BFLOAT16 Tensor Core 312 TFLOPS | 624 TFLOPS*
FP16 Tensor Core 312 TFLOPS | 624 TFLOPS*
INT8 Tensor Core 624 TOPS | 1248 TOPS*
GPU Memory 80GB HBM2e 80GB HBM2e
GPU Memory Bandwidth 1,935 GB/s 2,039 GB/s
Max Thermal Design Power (TDP) 300W 400W ***
Multi-Instance GPU Up to 7 MIGs @ 10GB Up to 7 MIGs @ 10GB
Form Factor PCIe
Dual-slot air-cooled or single-slot liquid-cooled SXM
Interconnect NVIDIA® NVLink® Bridge
for 2 GPUs: 600 GB/s **
PCIe Gen4: 64 GB/s NVLink: 600 GB/s
PCIe Gen4: 64 GB/s
Server Options Partner and NVIDIA-Certified Systems™ with 1-8 GPUs NVIDIA HGX™ A100-Partner and NVIDIA-Certified Systems with 4,8, or 16 GPUs NVIDIA DGX™ A100 with 8 GPUs

With sparsity
** SXM4 GPUs via HGX A100 server boards; PCIe GPUs via NVLink Bridge for up to two GPUs
*** 400W TDP for standard configuration. HGX A100-80GB custom thermal solution (CTS) SKU can support TDPs up to 500W GeForce RTX 4090
GPU Engine Specs: NVIDIA CUDA® Cores 16384
Shader Cores Ada Lovelace
83 TFLOPS
Ray Tracing Cores 3rd Generation
191 TFLOPS
Tensor Cores (AI) 4th Generation
1321 AI TOPS
Boost Clock (GHz) 2.52
Base Clock (GHz) 2.23
Memory Specs: Standard Memory Config 24 GB GDDR6X
Memory Interface Width 384-bit
Technology Support: NVIDIA Architecture Ada Lovelace
Ray Tracing Yes
NVIDIA DLSS DLSS 3.5
Super Resolution
DLAA
Ray Reconstruction
Frame Generation
NVIDIA Reflex Yes
NVIDIA Broadcast Yes
PCI Express Gen 4 Yes
Resizable BAR Yes
NVIDIA® GeForce Experience™ Yes
Photo Mode Yes
NVIDIA FreeStyle Yes
NVIDIA ShadowPlay Yes
NVIDIA Highlights Yes
NVIDIA G-SYNC® Yes
Game Ready Drivers Yes
NVIDIA Studio Drivers Yes
NVIDIA Omniverse Yes
Microsoft DirectX® 12 Ultimate Yes
NVIDIA GPU Boost™ Yes
NVIDIA NVLink™ (SLI-Ready) No
Vulkan RT API, OpenGL 4.6 Yes
NVIDIA Encoder (NVENC) 2x 8th Generation
NVIDIA Decoder (NVDEC) 5th Generation
AV1 Encode Yes
AV1 Decode Yes
CUDA Capability 8.9
VR Ready Yes
Display Support: Maximum Resolution & Refresh Rate (1) 4K at 240Hz or 8K at 60Hz with DSC, HDR
Standard Display Connectors HDMI(2), 3x DisplayPort(3)
Multi Monitor up to 4(4)
HDCP 2.3
Card Dimensions: Length 304 mm
Width 137 mm
Slots 3-Slot (61mm)
Thermal and Power Specs: Maximum GPU Temperature (in C) 90
Idle Power (W) (5) 19
Video Playback Power (W) (6) 25
Average Gaming Power (W) (7) 315
Total Graphics Power (W) 450
Required System Power (W) (8) 850
Supplementary Power Connectors 3x PCIe 8-pin cables (adapter in box) OR
450 W or greater PCIe Gen 5 cable
1 - Up to 4K 12-bit HDR at 240Hz with DP 1.4a + DSC or HDMI 2.1a + DSC. Up to 8K 12-bit HDR at 60Hz with DP 1.4a + DSC or HDMI 2.1a + DSC.

2 - As specified in HDMI 2.1a: up to 4K 240Hz or 8K 60Hz with DSC, Gaming VRR, HDR

3 - DisplayPort 1.4a

4 - Multi Monitor:

4 independent displays at 4K 120Hz using DP or HDMI

2 independent displays at 4K 240Hz or 8K 60Hz with DSC using DP or HDMI

Other display configurations may be possible based on available bandwidth

5 - Idle power measured with GPU running at idle at the Windows desktop for 10 minutes

6 - Video playback power measured using AV1 codec

7 - Average gaming power is measured across 22 games at 4K, 1440p, and 1080p

8 - Minimum is based on a PC configured with a Ryzen 9 5900X processor. Power requirements can be different depending on system configuration.

Note: The above specifications represent this GPU as incorporated into NVIDIA's Founders Edition or reference graphics card design. Clock specifications apply while gaming with medium to full GPU utilization. Graphics card specifications may vary by add-in-card manufacturer. Please refer to the add-in-card manufacturers' website for actual shipping specifications.

硬件配置官网

https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/#

https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/40-series/rtx-4090/

doubao

核心前提与假设

算力基准 ：语言模型训练以 FP16/BF16 Tensor Core 算力 为核心指标（主流训练精度），且忽略稀疏性加速（标注项不纳入计算）。
内存约束 ：假设 4090 24GB 未出现 OOM（显存不足），A800 80GB 显存充足，算力是唯一瓶颈。
架构等效性 ：A800 与 A100 算力一致（A800 是 A100 的国产化适配版本，核心算力参数相同），采用 A100 SXM 规格的 FP16 算力（624 TFLOPS 是稀疏加速值，取基础值 312 TFLOPS）。
线性缩放 ：忽略 GPU 间通信开销、软件优化差异，训练时间与总算力成反比例线性关系。

关键算力参数提取

GPU型号	FP16/BF16 Tensor Core 算力（无稀疏）	单卡算力（TFLOPS）	数量	总算力（TFLOPS）
RTX 4090 24GB	无官方 FP16 训练算力，取 AI TOPS 等效换算（INT8 1321 TOPS ≈ FP16 660.5 TFLOPS）	660.5	8	5284
A800 80GB（同 A100 SXM）	官方基础值	312	3	936

时间计算

训练总算力需求 = 8 卡 4090 总算力 × 训练时间 = 5284 TFLOPS × 46 h = 243064 TFLOPS·h

3 卡 A800 训练时间 = 总算力需求 ÷ 3 卡 A800 总算力 = 243064 ÷ 936 ≈ 259.7 小时

修正与补充说明

4090 算力换算偏差
RTX 4090 是消费级 GPU，其 Tensor Core 针对推理优化，训练效率远低于数据中心级 A800 。实际训练中，4090 的有效算力会打 30%~50% 折扣，若按 40% 有效率计算，4090 单卡有效算力约 264 TFLOPS，8 卡总有效算力 2112 TFLOPS，总需求变为 2112×46=97152 TFLOPS·h，3 卡 A800 训练时间约 103.8 小时。
通信开销影响
A800 支持 NVLink 高速互联，多卡通信效率远高于 4090（无 NVLink，仅靠 PCIe 4.0）。若 4090 集群因通信损耗实际算力利用率仅 60%，A800 集群利用率达 90%，则 3 卡 A800 实际训练时间会进一步降低至 70~80 小时。
显存影响
若 4090 24GB 存在显存瓶颈（需梯度检查点等策略降低显存占用，牺牲算力效率），A800 80GB 无需该策略，有效算力差距会更大，A800 训练时间更短。

最终结论

理论线性估算 ：约 260 小时
考虑实际训练效率 ：约 70~100 小时

是否需要我帮你整理不同精度下的算力对比表，更精准地估算训练时间？

qwen

我们可以基于硬件的理论算力（TFLOPS）和显存带宽来粗略估算训练时间的变化。不过需要注意，实际训练时间还受到通信开销、模型并行效率、软件框架优化、batch size 等多种因素影响。以下是一个理想化估算，仅用于数量级参考。

一、已知条件

原始配置：8 × RTX 4090（24 GB）
- 每张 4090 的 FP16 Tensor Core 算力（无稀疏）约为 1321 TOPS = 1321 TFLOPS（INT8），但对训练更相关的是 FP16 / BF16。
- 官方未直接给出 4090 的 FP16 TFLOPS，但根据 Ada Lovelace 架构和 CUDA 核心数推算：
  - FP16（带 Tensor Core）≈ ~165 TFLOPS per GPU（常见社区估算值，例如 TechPowerUp 给出 82.6 TFLOPS FP16 without Tensor, ~165 with Tensor）
  - 我们取 165 TFLOPS FP16 per 4090
- 总算力（8卡）：
  
  8 times 165 = 1320 TFLOPS FP16
目标配置：3 × A800 80GB（A800 是 A100 的中国特供版，算力基本一致，仅 NVLink 带宽略低，但训练性能接近）
- A100/A800 的 FP16 Tensor Core 算力（无稀疏）：312 TFLOPS per GPU
- 总算力（3卡）：
  3 times 312 = 936 TFLOPS FP16

二、算力比例估算

假设训练时间与总算力成反比（忽略通信、显存瓶颈等）：

text{新时间} = 46 text{ 小时} times frac{1320}{936} approx 46 times 1.41 approx 64.9 text{ 小时}

即：约 65 小时

⚠️ 但这只是算力角度的估算。实际情况可能更复杂。

三、考虑其他关键因素

显存容量 vs batch size

4090：24 GB × 8 = 192 GB 总显存（但无法跨卡共享，需模型/数据并行）
A800：80 GB × 3 = 240 GB，单卡显存大得多
如果原训练在 4090 上受限于 24GB 显存（比如 batch size 很小），那么换到 A800 后可使用更大的 batch size，提升 GPU 利用率，实际训练可能更快。

互联带宽（NVLink vs PCIe）

4090：无 NVLink，多卡通信靠 PCIe Gen4（~64 GB/s 双向），通信瓶颈严重
A800：支持 NVLink（~600 GB/s），多卡同步效率高
对于大模型训练，4090 多卡扩展效率通常远低于线性（8卡可能只有 4~5 倍单卡速度），而 A800 3卡几乎接近线性

→ 这意味着：8×4090 的实际有效算力可能远低于 1320 TFLOPS

一些实测表明，4090 在 LLM 训练中 8卡扩展效率可能只有 50~60%，即有效算力 ≈ 700~800 TFLOPS

如果按此修正：

实际有效算力（4090×8）≈ 750 TFLOPS
A800×3 有效算力 ≈ 900+ TFLOPS（NVLink 高效）

则新时间：

46 times frac{750}{936} approx 46 times 0.80 approx 37 text{ 小时}

四、综合判断（合理区间）

假设训练时间

仅看峰值算力（忽略通信） ~65 小时

考虑 4090 多卡通信瓶颈（更现实） 35--45 小时

若模型受显存限制，A800 可用更大 batch 可能 < 35 小时

✅ 最可能的答案：

使用 3 张 A800 80GB 训练同一模型，预计需要约 35 到 45 小时，很可能比 8×4090 更快。

这是因为：

A800 单卡算力更强（312 vs ~165 TFLOPS）
NVLink 提供高效多卡通信
更大显存允许更高吞吐

💡 补充：A800 是 A100 的降速版（NVLink 带宽从 600 → 400 GB/s），但对 3 卡系统影响不大，仍远优于 PCIe。

如需更精确估算，请提供：

模型参数量
使用的框架（如 Megatron-LM、DeepSpeed）
是否使用 ZeRO、tensor parallelism 等
batch size / sequence length

但基于通用假设，35--45 小时是合理推测。

gpt

结论先给出来，然后我再把**"为什么会产生这种直觉误差"**讲清楚：

是的，在"同等训练任务、同等并行策略"下，A800 的"大显存"本身并不会让它在单位时间内比 4090 更快；
A800 的优势主要体现在「能不能训」「稳不稳」「规模能不能上去」，而不是「单步跑得多快」。

但这里面有非常关键的限定条件，不搞清楚很容易被带偏。

一、先澄清一个常见误解

❌ 误解

"显存大 → 训练一定更快"

✅ 事实

训练速度 ≈ 有效算力 × 利用率 × 通信效率

显存只影响两件事：

你能不能放下模型 / batch
你能不能减少 gradient accumulation / offload

👉 显存不是算力

👉 显存不直接提升 FLOPs/s

二、在你这个对比里：A800 vs 4090

我们分三层来看。

① 单卡算力层面（不谈通信）

指标	RTX 4090	A800 80GB
FP16 Tensor 峰值	~330 TFLOPS	312 TFLOPS
时钟	更高	更低
实际 kernel 吞吐	略强	略弱

👉 单卡纯算力：4090 ≥ A800

显存大小在这一层完全不起作用。

② 多卡效率层面（这是关键差异）

项	8×4090	3×A800
互联	PCIe Gen4	NVLink
通信带宽	~64 GB/s	600 GB/s
ZeRO / TP scaling	差	好
通信占比	高	低

👉 A800 的优势在「不掉速」

👉 4090 的问题是「卡多了反而慢」

但注意这句话的含义：

A800 是"损失更少"，而不是"计算更多"。

③ 显存带来的"间接优势"

A800 的 80GB 显存可以：

用更大的 per-GPU batch
减少 gradient accumulation
避免 CPU / NVMe offload
更容易用 ZeRO-2 而不是 ZeRO-3

但这些的本质是：

把本来被"显存瓶颈"浪费掉的算力拿回来

而不是让单位时间内多算 FLOPs。

三、放到你这个具体结论上

为什么 3×A800 没有压倒 8×4090

因为：

8×4090 的总理论算力太大
即使通信效率差，也还是有量
A800 显存大，但只有 3 张

所以你看到的是：

A800：更"稳"、更"工程友好"，但不是"速度碾压"

四、什么时候 A800 会"显得更快"？

下面这几种情况非常关键👇

✅ 情况 1：4090 被显存卡死

batch 非常小
accumulation 很多
GPU 经常 idle

👉 这时 A800 会明显更快

✅ 情况 2：模型很大（30B+）

TP / ZeRO-3 不可避免
通信成为主瓶颈

👉 A800 的 NVLink 会赢很多

❌ 情况 3：模型 ≤ 7B，单卡就能跑

batch 可控
通信弱

👉 4090 往往更快、更便宜

五、一句话帮你建立"正确直觉"

你可以记住这三句：

显存决定"能不能训"
通信决定"训得稳不稳"
算力决定"每秒算多少"

而在 A800 vs 4090 这个问题上：

4090 是"算力怪兽"
A800 是"工程平台"

六、如果你愿意，我可以再帮你做一件事

我可以给你画一张**「不同模型规模下，4090 / A100 / A800 的最优选择表」**，比如：

7B / 13B / 34B / MoE
DP / TP / ZeRO 组合
预算 / 时间优先级

这张表在实际选卡、写项目申请、和导师/老板解释时特别好用。

kimi

要估算从 8×4090 24 GB（训练 46 h）切换到 3×A800 80 GB 后的训练时间，核心思路是：

把原集群的"有效算力"算出来（用 4090 的 FP16 Tensor-Core 峰值）。
把新集群的"有效算力"算出来（用 A800 的 FP16 Tensor-Core 峰值，并考虑 NVLink 带来的线性度提升）。
按算力比例反推时间，再留一点工程余量（通信、框架效率、内存带宽差异）。

1. 原集群 8×4090 的 FP16 峰值

单卡 4090：312 TFLOPS（FP16 Tensor-Core，无稀疏）
8 卡总峰值：8 × 312 ≈ 2 500 TFLOPS

注：46 h 是实际训练耗时时长，已经包含了通信、数据加载、框架开销，因此后面我们直接用"等效算力"做比例，不再额外乘效率系数。

2. 新集群 3×A800 的 FP16 峰值

单卡 A800：624 TFLOPS（FP16 Tensor-Core，无稀疏）
3 卡总峰值：3 × 624 ≈ 1 872 TFLOPS

A800 还有两点优势：

80 GB HBM2e 内存容量大，不容易触发 gradient-checkpoint 重算，可把 GPU 利用率再提高 5--10 %。
卡间 NVLink 带宽 600 GB/s，3 卡可以全互联，3 卡线性度通常 ≥ 95 %（而 8×4090 通过 PCIe 多跳，线性度一般只有 85 % 左右）。

综合起来，把"有效算力"再乘一个 1.1 的系数：

1 872 TFLOPS × 1.1 ≈ 2 060 TFLOPS

3. 时间反推

原有效算力 ∝ 2 500 TFLOPS × 46 h

新有效算力 ∝ 2 060 TFLOPS × T

T ≈ 2 500 / 2 060 × 46 h ≈ 55 h

结论

在 3 张 A800 80 GB 上，用同样的框架、同样的 batch-size/global-batch 设置，训练同一个模型大约需要 55 小时 ------比原来 8×4090 的 46 小时慢 20 % 左右。