引言：

“你是不是也遇到过这种情况：兴冲冲下载了 7B 大模型，一运行就报‘显存不足’；花大价钱买了 RTX 4090，训练速度却还是慢得像蜗牛？

别再只盯着‘多少 G 显存’看了，AI 硬件的底层逻辑，其实就像一个‘超级厨房’：CPU 是统筹全局的行政主厨，GPU 是千人切菜团，而显存就是那个决定你能不能放下一口大锅的灶台案板。

今天我就用这个比喻，带你彻底搞懂 CPU、GPU、显存到底怎么分工，用真实的数值算清楚 7B 模型推理和训练到底要多少显存，再告诉你为什么说‘显存带宽比核心数更重要’。看完这篇，下次配硬件、训模型再也不会踩坑。”

1. 逻辑上的理解：超级厨房类比

为了直观理解，我们将训练/推理一个 AI 模型的过程比作**“在一个高压厨房里做一道极其复杂的满汉全席”**。

2. 原理上的理解：为什么是 GPU 而不是 CPU？

深度学习的本质是矩阵乘法 (Matrix Multiplication)。

• CPU (MIMD/SISD): 设计初衷是为了处理复杂的逻辑分支（If-Else）、操作系统调度。它的核心（Core）强大但数量少，为了降低延迟（Latency）而设计。

• GPU (SIMD - Single Instruction, Multiple Data): 单指令多数据流。深度学习计算中，我们在做的事情通常是：对一百万个数字同时乘以 2。GPU 不需要复杂的逻辑，只需要几千个核心同时做这一个动作。

一句话总结原理： CPU 是法拉利（跑得快但只能拉几个人），GPU 是一列长长的火车（单次拉货量巨大）。

3. 数值计算举例：显存 (VRAM) 到底怎么算？

这是理解硬件关联最“硬核”的部分。显存大小决定了生死的界限（OOM - Out of Memory）。

假设我们要运行一个 7B (70 亿参数) 的大语言模型（如 Llama 3 8B 或 Qwen 7B）。

4. 流程定位：数据在各步骤的流转

整个深度学习流程就是数据在这些硬件之间的“接力跑”。

Step 1: 预处理 (CPU + 内存)

• 动作: Python 代码读取硬盘上的图片或文本，解码，进行 Resize、归一化等操作。

• 位置: CPU 计算，数据存放在 内存 (RAM)。

• 瓶颈: 如果 CPU 太弱（核数少），或者硬盘读取慢，GPU 就会闲置等待数据（GPU 利用率 0%）。

Step 2: 搬运 (PCIe 总线)

• 动作: 将处理好的一批数据 (Batch) 从内存拷贝到显存。

• 位置: PCIe 通道。

• 代码体现: data.to('cuda')。

Step 3: 前向/反向传播 (GPU + 显存)

• 动作:

  1. GPU 核心从 显存 读取权重和数据。

  2. GPU 核心进行矩阵运算。

  3. 将计算结果（Feature Map / Loss）写回 显存。

• 位置: GPU 核心 与 显存 之间的高频交互。

• 瓶颈: 显存带宽 (Memory Bandwidth)。如果显存读写速度跟不上计算速度，GPU 核心就会空转。这也就是为什么高端卡（H100）用 HBM 显存而不用普通 DDR 显存的原因。

5. 总结与意义