20B MoE预训练竟低于每小时10美元
const_reborn · x · 2026-07-20
帖中转述了 @jondurbin 的做法：一个 20B MoE 模型的预训练，算力成本做到 每小时不到 10 美元。
这不是在集群上完成的，而是通过 8 台分布在两个大洲的单卡 L40S 服务器，再加上几张 4090 和一张 5090 来跑；代价是每步大约 6 秒。这条信息的重点在于：原本被认为必须依赖大规模集中式集群的预训练，竟然可以用非常分散、低成本的方式完成。
「Infra」频道最新
- 劝退帖:推理工程是真金白银的硬活,八成尝鲜者已悄然放弃 — abhijithneil · 2026-09-11
- Hugging Face《Ultra Scale Playbook》:GPU 集群训练 LLM 的免费技术书 — mdancho84 · 2026-09-11
- 从聊天到 Agent,推理延迟正在成为生产级瓶颈 — Euphoric_Sea632 · 2026-09-11
- 推理服务关键指标盘点:流式速度 TPOT 与可用性如何影响体验 — abhijithneil · 2026-09-11
- PlanetScale 推出分片 Postgres,768 台服务器组成 1PB 单库 — dhruv2038 · 2026-09-11
- 7900 XTX 24GB 能否跑 Qwen，Reddit 征集 ROCm 实测数据 — thenomadexplorerlife · 2026-09-11