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RTX4090不合适大模型训练，为什么适合推理场景呢？

RTX4090虽然不适合用于大模型训练，但在深度学习推理中却能发挥出色。这是因为深度学习推理是在已训练的深度学习模型上进行的实际应用和预测过程。在深度学习中，模型的训练阶段主要是为了调整模型的参数和权重，使其能够准确地对训练数据进行分类、预测或生成。一旦深度学习模型完成训练，它就可以用于推理阶段，即对新的输入数据进行处理并作出预测。

在训练阶段，GPU需要存储模型参数、梯度、优化器状态以及正向传播每一层的中间状态。这一过程是一个整体，涉及流水线并行的正向传播中间结果储存。因为需要节约内存，所以在使用流水线并行时，流水级越多，要储存的中间状态也就更多。

而在推理阶段，模型将接收输入数据，并通过前向传播算法计算输出结果。这一过程并不涉及参数的更新或反向传播的计算，模型主要利用其已学到的知识进行预测。在推理任务中，各个输入数据之间并无直接关系，因此流水线并行并不需要储存大量中间状态。

总的来说，RTX4090在深度学习推理中的表现优秀，主要得益于其强大的计算能力和高效的内存管理策略。虽然在大模型训练中可能存在性能瓶颈，但在推理阶段，其优势得以充分发挥。

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