文章系统阐述了大模型显卡设置的完整路径：先依据参数规模与场景选择合适GPU与生态，再完成驱动与CUDA/cuDNN的版本匹配与容器化部署；通过混合精度与8/4-bit量化、TP/PP/ZeRO分片降低显存占用；在单机多卡与多机并行中配置NCCL、MIG与NVLink并优化通信拓扑；最后以nvidia-smi、DCGM做监控与功耗管理，并在国内外加速卡上按各自SDK与框架进行合规适配，从而获得稳定、高效的大模型训练与推理性能。