RTX 4070 NanoChat训练时间预估 | AI生成和翻译
要估算在单张 NVIDIA RTX 4070 GPU 上训练 nanochat d32（19亿参数，380亿 tokens）所需的时间，我们可以基于原始配置进行推算：在 8x H100 节点上训练耗时 33 小时。
根据基于 Transformer 架构的工作负载（与 LLM 训练相关）的性能对比，在 FP16/BF16 精度的计算密集型任务（如矩阵乘法）中，H100 SXM GPU 的速度大约是 RTX 4070 的 8-9 倍。这一估算综合考虑了张量核心吞吐量、内存带宽和实际利用率的差异。
原始训练使用 8 张 H100，相当于约 264 H100-小时。按比例换算到单张 RTX 4070 则需要大约 2,100-2,400 小时，即约 88-100 天连续运行。
这个估算的前提是训练脚本（如 run1000.sh）能够适配并在 4070 的 12 GB 显存上运行，可能需要通过减小批处理大小、梯度检查点或优化器卸载等技术避免内存问题。实际训练可能会受内存限制或需要调整参数，由于消费级硬件的效率较低，可能导致训练时间进一步增加。功耗方面约为 200W，与云服务相比电力成本较低。
参考文献：
Which GPU(s) to Get for Deep Learning
GPU Benchmarks NVIDIA H100 NVL (PCIe) vs. NVIDIA RTX 4090 vs. NVIDIA RTX 4080
NVIDIA H100 PCIe vs SXM: Performance and Use Cases Compared