RTX4090不合適大模型訓(xùn)練，但適合推理場景的原因如下：

首先，RTX4090是一款強大的GPU，雖然在大模型訓(xùn)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(xí)推理是在已訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型上進行的實際應(yīng)用和預(yù)測過程。在深度學(xué)習(xí)中，模型的訓(xùn)練階段主要是為了調(diào)整模型的參數(shù)和權(quán)重，使其能夠準確地對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行分類、預(yù)測或生成。一旦深度學(xué)習(xí)模型完成訓(xùn)練，它就可以用于推理階段，即對新的輸入數(shù)據(jù)進行處理并作出預(yù)測。

其次，在訓(xùn)練階段，GPU需要存儲模型參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)以及正向傳播每一層的中間狀態(tài)。這一過程是一個整體，涉及流水線并行的正向傳播中間結(jié)果儲存。因為需要節(jié)約內(nèi)存，所以在使用流水線并行時，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(nèi)存和計算資源，而RTX4090具有強大的內(nèi)存和計算能力。

然而，在推理階段，模型將接收輸入數(shù)據(jù)，并通過前向傳播算法計算輸出結(jié)果。這一過程并不涉及參數(shù)的更新或反向傳播的計算，模型主要利用其已學(xué)到的知識進行預(yù)測。在推理任務(wù)中，各個輸入數(shù)據(jù)之間并無直接關(guān)系，因此流水線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(shù)據(jù)。這也就意味著在推理階段RTX4090的計算性能和內(nèi)存管理策略能夠得到充分的發(fā)揮。

，RTX4090適合推理場景的主要原因是其強大的計算能力和高效的內(nèi)存管理策略。盡管它在訓(xùn)練大模型時可能存在性能瓶頸，但在推理階段，其優(yōu)勢得以充分發(fā)揮。因此，對于需要頻繁進行模型推理的用戶來說，RTX4090是一個非常不錯的選擇。