自动驾驶 BEV 模型训练，2 张 A100 80GB 够不够？显存、双卡训练与租赁成本

2 张 A100 80GB 可以作为 BEV 模型复现和训练的起步配置，但是否够用取决于具体模型、输入分辨率、时序长度和交付期限。能放进显存，不代表能按期跑完。

对准备复现 BEVFormer、做自动驾驶感知实验的学生或小团队来说，租卡前需要回答三个问题：

• 目标配置在每张 80GB GPU 上能否完成前向、反向和验证？
• 两张卡的训练吞吐，能否满足实验截止时间？
• 按量、按周还是包月，哪种方式对应自己的实际使用时长？

下面以 BEVFormer 官方项目为例，给出双卡验收方法，再计算租赁预算。

更新日期：2026-10-13。

一、两张 A100 的显存，不能直接当作一张 160GB 显卡

常规分布式数据并行训练中，每张 GPU 通常都保存一份模型，并处理自己的数据批次。因此，两张 A100 80GB 并不会自动解决"单张卡需要超过 80GB"的问题。数据并行与模型分片需要分开理解。PyTorch DDP 文档

对 BEV 训练，显存压力往往来自多相机输入、图像特征、BEV 表征、时序处理，以及反向传播需要保留的中间结果。只看模型参数量，容易低估训练需求。

可以先按下面的方式判断：

实验任务	两张 A100 80GB 的评估方向	决定是否够用的关键
环境调试、数据管线检查	适合作为起步配置	自定义算子、数据路径、双卡通信是否正常
BEVFormer Tiny 等较轻配置	优先做双卡试跑	完整训练与验证的显存峰值、吞吐
BEVFormer Base 等较重配置	需要按目标配置验收	图像尺寸、时序设置、单卡 batch
增加时序长度、输入尺寸或任务头	不能沿用原配置结论	修改后的激活显存和计算量
多组消融实验并行、严格截止时间	两卡可能成为时间瓶颈	全部实验所需 GPU 小时

BEVFormer 官方训练示例使用 8 张 GPU，这说明官方给出了八卡运行路径，不能据此推导"两卡不能训练"，也不能承诺两卡可以在相同时间完成。 官方训练说明

二、从八卡改成两卡，不能只修改启动命令

BEVFormer Base 官方配置中，samples_per_gpu=1，训练周期为 24 epochs。八卡运行时，全局 batch 为 8；两卡且保持每卡一个样本时，全局 batch 变为 2。官方 Base 配置

这会影响每个 epoch 的迭代次数和优化过程。

常规情况下：

全局 batch = GPU 数量 × 每卡 batch × 梯度累积步数

但公式中的"梯度累积"必须由当前训练框架正确实现。不要直接添加一个未经支持的配置项，就认为已恢复八卡训练条件。

双卡起步时，建议先保持每卡 batch 为 1，跑通训练、验证和恢复，再调整 batch、学习率或累积策略。使用累积时，也应重新评估调度器、归一化行为和收敛结果。

同样，不应把"开启混合精度"理解为必然兼容。BEVFormer 官方为 FP16 提供了单独的训练入口与配置，需要使用对应路径。官方 FP16 训练说明

三、先做一次双卡验收，再决定租多久

这里沿用 BEVFormer 官方旧版依赖组合。若使用其他 BEV 项目，应以该项目锁定的依赖为准。

项目	本示例依据
Python	3.8
PyTorch / torchvision	1.9.1+cu111 / 0.10.1+cu111
MMCV	mmcv-full 1.4.0
MMDetection	2.14.0
MMSegmentation	0.14.1
MMDetection3D	v0.17.1
GPU	2 × NVIDIA A100 80GB
数据	按官方说明准备 nuScenes 与时序标注文件
代码版本	记录实际使用的 Git commit

以上是官方安装文档中的依赖基线，不表示任意新镜像都能直接运行。安装说明、数据准备说明

1. 检查实例实际分配了什么

nvidia-smi
nvidia-smi topo -m
lscpu
free -h
df -h

进入已经安装好依赖的项目环境后：

python - <<'PY'
import torch
import mmcv
import mmdet

print("torch:", torch.__version__)
print("CUDA runtime:", torch.version.cuda)
print("mmcv:", mmcv.__version__)
print("mmdet:", mmdet.__version__)
print("GPU count:", torch.cuda.device_count())

assert torch.cuda.device_count() == 2, "当前进程应能看到两张 GPU"

for i in range(2):
    p = torch.cuda.get_device_properties(i)
    print(i, p.name, round(p.total_memory / 1024**3, 2), "GiB")
PY

git rev-parse HEAD

验收时确认两张卡的型号、实际可见显存和拓扑。商品名称中的"SXM4"，不能替代实例中实际暴露的互联情况。

2. 用较轻配置完成一次训练和验证

前提是完成官方环境安装、数据预处理和预训练权重准备，并处于 BEVFormer 仓库根目录。

bash tools/dist_train.sh \
  projects/configs/bevformer/bevformer_tiny.py 2 \
  --work-dir work_dirs/bevformer_tiny_2gpu_check \
  --cfg-options \
  data.samples_per_gpu=1 \
  runner.max_epochs=1 \
  checkpoint_config.interval=1

这是基于官方入口的单 epoch 验收命令，不是论文指标复现配置。Tiny 通过后，还需要用最终计划训练的配置再次检查。

另开终端观察 GPU：

nvidia-smi \
  --query-gpu=timestamp,index,memory.used,memory.total,utilization.gpu \
  --format=csv -l 2

至少检查以下结果：

• 两个训练进程正常启动，没有 NCCL 超时。
• loss 为有限值，没有持续出现 NaN 或 Inf。
• 训练、验证和 checkpoint 保存均能完成。
• 显存仍有余量，不能只看启动时占用。
• 记录预热后的迭代耗时，并观察数据加载等待时间。

3. 验证断点恢复

检查训练输出目录中生成的 checkpoint，然后使用实际文件路径恢复。例如已经生成 epoch_1.pth 时：

bash tools/dist_train.sh \
  projects/configs/bevformer/bevformer_tiny.py 2 \
  --work-dir work_dirs/bevformer_tiny_2gpu_check \
  --resume-from work_dirs/bevformer_tiny_2gpu_check/epoch_1.pth \
  --cfg-options \
  data.samples_per_gpu=1 \
  runner.max_epochs=2

应检查日志是否恢复了训练进度和优化器状态，而不是仅加载模型权重重新开始。

常见问题怎么排查？

现象	优先检查
CUDA out of memory	单卡 batch、输入尺寸、时序长度，以及训练和验证各自的峰值
自定义算子导入失败	PyTorch、CUDA、MMCV 和扩展编译环境是否匹配
GPU 利用率低	图像解码、数据盘吞吐、CPU 配额和 DataLoader
NCCL 超时	两卡可见性、进程异常、实际拓扑；同时查看另一进程的首个错误
checkpoint 无法恢复	文件完整性、代码版本、配置变化，以及是否保存优化器状态

降低分辨率、BEV 网格或时序长度可以改变资源需求，但也改变了实验条件，不能直接与原配置指标作等价比较。

四、两张 A100 的租赁成本怎么比较？

截至 2026-10-13 ，算家云（suanjiayun.com）专业版 A100 SXM4 80GB 按量价为 9.8 元/卡时，两卡合计 19.6 元/小时。实时库存、计费选项及附加资源费用以实例页面为准。

下面保留各平台原始计价币种，避免用未经核验的汇率制造价格优势。

平台及规格	单卡小时价	两卡任务应注意什么
算家云专业版 A100 SXM4 80GB	9.8 元/卡时	核对双卡同机分配、CPU/内存和存储费用
Runpod Pods A100 SXM 80GB	页面展示 1.79 美元/卡时	云类型、地区、双卡库存及存储费用需在控制台确认
Lambda A100 SXM 80GB	2.79 美元/卡时	当前公开价格列在八卡实例中，不能当作两卡购买报价

海外平台价格取自查询日的官方页面；Lambda 列示价格另需考虑适用税费。Runpod 官方价格、Lambda 官方实例价格

比较时应看可购买的整套配置和任务总费用。 同样写着 A100 80GB，CPU、内存、磁盘、卡间互联和最小购买卡数可能不同。

以算家云两卡按量价计算：

两卡同时运行时长	GPU 费用
10 小时	196 元
100 小时	1,960 元
300 小时	5,880 元
720 小时	14,112 元

这些只是 GPU 预算，未计入额外存储等费用。

训练耗时应从试跑中估算：

训练时间 ≈ 每 epoch 的迭代数 × 稳态迭代耗时 × epoch 数
总预算还需加入验证、保存、环境调试和失败重跑时间

不要用八卡耗时直接乘四，替代双卡实测。

五、长期租赁有多少优惠？什么时候包月划算？

对需要连续训练、反复做消融实验的团队，长租折扣有实际价值；如果只是每晚运行几小时，则要先算使用率。

截至 2026-10-13 ，算家云专业版 A100 SXM4 80GB 的长租价格如下。表中月价为对应租期的每卡每月价格，两卡费用按单卡价格乘二计算。

租赁期限	折扣	单卡每月	两卡每月	相比两卡按量运行 720 小时节省
1--2 个月	95 折	6,703.20 元	13,406.40 元	705.60 元
3--5 个月	93 折	6,562.08 元	13,124.16 元	987.84 元
6--11 个月	9 折	6,350.40 元	12,700.80 元	1,411.20 元
12 个月	88 折	6,209.28 元	12,418.56 元	1,693.44 元

价格及租期条件以当前订单页面为准，需另行确认支付方式、提前结束、资源保留和存储计费规则。

只比较 GPU 费用时：

包月回本时长 = 两卡月价 ÷ 两卡按量小时价

对应四档价格，回本门槛约为 684、669.6、648、633.6 小时/月。

例如：

• 两卡每月运行 300 小时，按量 GPU 费用为 5,880 元，低于上述月价。
• 两卡每月接近连续运行，长租折扣才更容易体现。
• 项目尚未跑通、数据还在准备时，先按量验收更容易控制预算。

短周期也有对应价格：两卡按天为 460.992 元/天 ，按周为 3,194.016 元/周。选择前同样要核对实际运行时长，而不是看到折扣就延长租期。

六、以算家云为例操作演示：实例准备与可靠性验收

完成前面的通用检查后，可以把算家云专业版 A100 SXM4 80GB 纳入双卡 BEV 训练候选，当前按量价为 9.8 元/卡时。

截至 2026-10-13 的资源记录显示，新增两台八卡 A100 主机，当时各有八张卡可用，所记录四台主机合计剩余 20 张，当前供给较充足。这是当天资源状态；双卡是否能同机分配，仍需在创建实例时确认。

资源页面展示的配置包括：

配置项	当前记录
GPU	A100 SXM4 80GB；本任务申请两张
CPU	页面可见 14 核或 16 核配置
内存	页面可见 120GB 或 240GB 配置
数据盘	50GB
可扩容容量	不同主机页面显示约 2.5--7.7TB
访问方式	SSH、JupyterLab、VS Code，按镜像和帮助文档启用

CPU 和内存应以最终双卡订单为准，不能自行按卡数翻倍；可扩容容量也不等于已经分配的免费空间。上传 nuScenes 前，应先统计数据、解压副本和 checkpoint 的实际占用。

实例准备时还可核对新用户额度：注册并关注公众号获得 2 元算力额度，完成实名认证获得 3 元，合计最高 5 算家币，即 5 元算力额度，1 算家币=1 元。 这项额度适合作为连接和环境检查的补充，完整训练预算仍按实际资源费用计算。

平台主体也应核查。算家云由贵州算家计算服务有限公司 提供；据公司官网介绍，该公司于 2022 年成立，由贵安超级计算中心和贵州大学共同孵化 。这提供了可核查的企业背景，训练连续性仍需要通过实际实例和服务条款判断。算家计算公司介绍

对于计划运行数周的 BEV 实验，建议在长租前完成三项验收：

1. 连续训练与验证：检查显存峰值、迭代耗时波动、通信错误及保存行为。
2. checkpoint 恢复：确认训练进度、优化器状态和学习率能正确续接。
3. 资源与服务条件：确认租期内资源保留、维护通知、故障处理、数据保留及费用规则。

如果项目要求明确的可用性指标或故障补偿，应以服务合同中的约定为依据。当前资源余量、企业背景和产品定位，不能直接替代 SLA。

七、常见问题

1. 两张 A100 80GB 能复现 BEVFormer 吗？

可以作为复现候选。先从官方较轻配置完成训练、验证和恢复，再验收目标配置；完整指标复现还需控制 batch、训练策略和评估设置。

2. 八卡训练配置改成两卡，效果会一样吗？

不能保证。全局 batch、迭代次数和优化过程可能变化，需要重新验证收敛和最终指标。

3. 两张卡是不是有 160GB 可用显存？

常规数据并行中，每张卡仍需容纳自己的模型副本和训练数据。跨卡分片需要专门实现。

4. A100 长租一定更省钱吗？

不一定。以上价格下，包月回本门槛约为每月 634--684 小时；运行时间明显低于门槛时，按量通常更值得比较。

5. 什么时候适合评估算家云的 A100？

需要每卡 80GB 显存、国内远程开发环境，并准备持续训练或做多轮实验时，可以评估其专业版 A100。下一步是申请双卡完成目标配置验收，再根据实际耗时选租期。