2同行回答
1）GPU如何加速后台的模型学习训练过程？
大模型训练由于模型参数尺寸很大，很难在一块GPU上进行训练，所以采用模型并行和数据并行的方式进行训练，具体可以参考英伟达megatron-lm或megatron-deepspeed。
2）在模型应用过程中，GPU是否也能起到加速作用？
不知道您是不是指大模型推理阶段，大模型的推理确实是现在比较热的技术话题，因为这直接影响到了模型服务的用户体验，英伟达提供开源的TensorRT模型推理优化框架
来做这方面的优化工作，可参考这里
ChatGPT 回答
在大模型计算中，GPU可以通过并行计算来加速模型的学习和训练过程，同时也可以在模型应用过程中提高计算速度。
1）GPU加速后台的模型学习训练过程的原理是利用GPU的并行计算能力，将模型的计算任务分配到多个GPU核心上同时进行计算，从而大幅提高计算速度。与CPU相比，GPU具有更多的计算核心和更高的内存带宽，能够更快地处理大量的数据和计算任务。此外，GPU还支持深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，这些框架可以利用GPU的并行计算能力来加速模型训练。
2）在模型应用过程中，GPU同样可以起到加速作用。例如，在银行行业中，模型应用通常需要处理大量的数据，如风险评估、欺诈检测等。使用GPU可以加速这些计算任务，从而提高模型应用的效率和准确性。此外，GPU还可以支持实时推理，即在模型应用过程中实时处理数据并输出结果，这对于银行行业的交易监控、客户服务等场景非常重要。
总之，GPU在大模型计算中具有重要的作用，可以加速模型的学习、训练和应用过程，从而提高计算效率和精度。在银行行业中，GPU的应用可以帮助银行更好地处理大量的数据和计算任务，提高业务效率和客户服务质量。