RTX4090不合適大模型訓練，但適合推理場(chǎng)景的原因如下：

RTX4090是一款強大的GPU，在大模型訓練中可能存在性能瓶頸，但在推理階段，其優(yōu)勢得以充分發(fā)揮。這是因為深度學(xué)習推理是在已訓練的深度學(xué)習模型上進(jìn)行的實(shí)際應用和預測過(guò)程。在深度學(xué)習中，模型的訓練階段主要是為了調整模型的參數和權重，使其能夠準確地對訓練數據進(jìn)行分類(lèi)、預測或生成。一旦深度學(xué)習模型完成訓練，它就可以用于推理階段，即對新的輸入數據進(jìn)行處理并作出預測。

在訓練階段，GPU需要存儲模型參數、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)以及正向傳播每一層的中間狀態(tài)。這一過(guò)程是一個(gè)整體，涉及流水線(xiàn)并行的正向傳播中間結果儲存。因為需要節約內存，在使用流水線(xiàn)并行時(shí)，流水級越多，要儲存的中間狀態(tài)也就更多。這需要大量的內存和計算資源，而RTX4090具有強大的內存和計算能力。

在推理階段，模型將接收輸入數據，并通過(guò)前向傳播算法計算輸出結果。這一過(guò)程并不涉及參數的更新或反向傳播的計算，模型主要利用其已學(xué)到的知識進(jìn)行預測。在推理任務(wù)中，各個(gè)輸入數據之間并無(wú)直接關(guān)系，流水線(xiàn)并行并不需要儲存大量中間狀態(tài)。這是因為在推理階段GPU主要的工作就是計算而不是儲存數據。這也就意味著(zhù)在推理階段RTX4090的計算性能和內存管理策略能夠得到充分的發(fā)揮。

，RTX4090適合推理場(chǎng)景的主要原因是其強大的計算能力和高效的內存管理策略。它在訓練大模型時(shí)可能存在性能瓶頸，但在推理階段，其優(yōu)勢得以充分發(fā)揮。對于需要頻繁進(jìn)行模型推理的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，RTX4090是一個(gè)非常不錯的選擇。