多少gpu可以跑大模型？如何配置？

要运行大型模型，需要一定数量和性能强大的GPU。具体需要多少个GPU取决于模型的规模、复杂性和训练的要求。

对于一些较小的模型，单个GPU也可以胜任。但是，对于较大、复杂的模型（如BERT、GPT等），更多的GPU通常可以加快训练速度。

配置GPU时，以下几个因素需要考虑：

1. GPU型号：选择性能较高的GPU型号，如NVIDIA的RTX 30系列或AMD的Radeon RX 6000系列。

2. GPU数量：多个GPU可以并行运算，加快训练速度。通常选择两个或更多GPU。

3. VRAM容量：不同模型对VRAM的需求不同。更大的模型和更大的批量大小需要更多的VRAM。确保GPU的VRAM足够容纳模型和训练过程中产生的数据。

4. 连接方式：如果使用多个GPU，选择适合的连接方式，如NVIDIA的SLI（Scalable Link Interface）桥连接或NVLink连接，以实现高速数据传输和通信。

此外，还需要一台配备足够内存和处理能力的计算机，以确保GPU得到充分利用，并能处理大规模数据集。

总而言之，要配置适合大模型训练的GPU，考虑模型大小、训练速度要求和预算，并选择能满足这些需求的型号和数量。