ModelScope可以将两块显卡合并，达到48GB的显存。理论上可以搭建38GB的大模型，但需考虑硬件兼容性和性能优化。
ModelScope中显卡合并与大模型搭建
单元1：ModelScope中的显卡合并
在ModelScope中，可以通过将两块显卡合并到一起，达到拥有48GB显存的效果，这可以通过使用NVIDIA的SLI（Scalable Link Interface）技术来实现，SLI允许多个显卡通过连接在一起，共享计算负载和内存资源，从而提供更高的性能和更大的显存容量。
单元2：搭建38GB的大模型
在ModelScope中，可以使用多块显卡来搭建一个38GB的大模型，需要确保每块显卡都具有足够的显存容量来存储模型参数和中间数据，可以使用分布式训练的方式来利用多块显卡进行并行计算，从而提高训练速度和效率。
单元表格：
| 显卡数量 | 显存容量 | 可搭建的模型大小 |
| 1 | 16GB | 16GB |
| 2 | 32GB | 32GB |
| 4 | 64GB | 64GB |
| 8 | 128GB | 128GB |
相关问题与解答：
问题1：如何确定每块显卡的显存容量？
解答：每块显卡的显存容量可以在其规格说明书或者使用硬件检测工具来获取，常见的显卡品牌如NVIDIA、AMD等都会提供详细的规格信息。
问题2：如何实现多块显卡的分布式训练？
解答：要实现多块显卡的分布式训练，可以使用深度学习框架提供的分布式训练功能，如TensorFlow的tf.distribute.MirroredStrategy或PyTorch的torch.nn.DataParallel等，这些策略会将模型和数据分割成多个部分，并分配给不同的显卡进行并行计算。
