一般的に言えば、大規模な言語モデルの場合、トレーニングと推論には高エンドGPUハードウェアを使用する必要があります。具体的には、必要なGPUメモリの量は、モデルアーキテクチャ、バッチサイズ、トレーニングデータセットのサイズなど、多くの要因に依存します。最近の調査と実務経験によると、1,760億を実行する大規模な言語モデルには少なくとも8枚以上のGPUカードが必要であり、各カードの少なくとも40 GBのメモリをトレーニングおよび推測することができます。

これは大まかな推定であり、実際のGPUビデオメモリの要件は他の多くの要因に依存します。
一般来说，对于大型的语言模型，需要使用高端的GPU硬件来进行训练和推断。具体到需要多少GB的GPU显存，取决于许多因素，如模型架构、批量大小、训练数据集的大小等等。根据最近的研究和实践经验，运行参数量为176 Billion的大型语言模型至少需要使用8张GPU卡或更多，并且每张卡上至少需要具备40 GB的显存才能够进行训练和推断。

这只是一个大致的估计，实际的GPU显存要求取决于许多其他因素。