企业在大模型训练、微调和推理环节对算力的需求有何不同？

不同的企业对算力的需求存在显著差异，
首先是训练阶段：这一阶段通常需要最高的算力。因为训练大型模型需要处理海量的数据，并且需要进行多次迭代以优化模型参数。这通常涉及到大量的浮点运算，因此需要大量的GPU或TPU资源。例如，训练一个千亿参数规模的大型模型可能需要数千个GPU，并且可能需要数周的处理时间，成本可能达到数百万美元可以参考这个文档： https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22716419
而微调阶段：微调通常需要的算力比训练阶段要低，因为不需要从头开始训练模型，而是在已有的基础上进行调整。但是，如果微调涉及到全参数更新，它仍然可能需要相对较高的算力，尤其是对于大型模型。一些优化技术如LoRA（Low-Rank Adaptation）可以减少所需的算力

最后是推理阶段：推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测。与训练和微调相比，推理通常需要的算力较低，因为它只涉及模型的前向传播。然而，对于大型模型，即使是推理也可能需要相对较多的GPU资源，特别是当需要快速响应或处理大量请求时。此外，推理的算力需求还取决于模型的复杂性和输入数据的大小
这个是大致的图：

文章参考： https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/672573246?source_id=1001