据英伟达在 2023 年台北电脑展会上的演讲，该公司宣称其 GPU 可以大幅降低训练大型语言模型（LLM）的成本和耗能 … 相比之下，如果保持成本不变，购买一个价值 1000 万美元的 GPU 集群，可以在同样的成本和更少的电力消耗（3.2 千兆瓦时）下训练 44 个 LLM … 如果转而保持电力消耗不变，那么可以通过 GPU 集群实现 150 倍的加速，以 11 千兆瓦时的电力消耗训练 150 个 LLM，但这需要花费 3400 万美元，此外这个集群的占地面积比 CPU 集群小得多。