在RTX 4070上训练nanochat d32 | AI生成和翻译
nanochat d32模型（19亿参数，与nanochat.karpathy.ai版本相同）在8×H100节点上使用380亿token训练了约33小时。
单张RTX 4070（桌面版，12GB显存）性能远低于H100，且会受显存限制，若不采用重度量化或梯度检查点技术，将无法运行原始批大小/序列长度。
以下是单张RTX 4070训练相同d32模型（19亿参数/380亿token）的实估数据：
| 4070配置（12GB显存） | 实测算力（TFLOPs） | 预估总训练时长 | 备注 |
|---|---|---|---|
| FP16/BF16（原生未量化） | ~25–30 TFLOPs | 不可行 | 需~24–28GB显存 → 显存溢出 |
| 4位量化（QLoRA或GPTQ）+梯度检查点 | ~18–22 TFLOPs | ~35–45天（850–1100小时） | 12GB显卡最可行方案 |
| 3位/NF4量化 + 激进优化器（AdamW-8bit） | ~20–24 TFLOPs | ~30–38天（750–900小时） | 稍快但仍需约1个月 |
| 2.5–2.7位实验量化（最新bitsandbytes） | ~22–26 TFLOPs | ~28–35天 | 前沿技术，可能不稳定 |
单卡RTX 4070训练总结
- 若采用现代3–4位量化及Karpathy在llm.c/nanoGPT中的显存优化技术（梯度检查点、闪存注意力、torch.compile等），实际需持续不间断运行4–6周
- 功耗约200–250W → 总耗电量150–200千瓦时 → 电费约15–40美元（台湾电价约3–4新台币/千瓦时 → 折合500–800新台币）
若使用移动版RTX 4070（通常为8GB显存或更低功耗墙），训练时间将增加50–100%（即2–3个月）。
4070加速方案
- 改用更小的d21模型（13亿参数）→ 训练时间缩短至60–65% → 约18–25天
- 保持d32模型但减少训练token（如150–200亿token）→ 12–20天即可完成，仍能获得优于GPT-2的模型性能
结论：完全可以使用单张RTX 4070训练nanochat d32模型，但需做好持续运行约一个月的准备（需配合3–4位量化技术）。