‌大模型运行需要高性能GPU/TPU、大容量内存、高速存储和高效散热系统等硬件支持，核心在于满足海量参数计算、并行处理和持续稳定运行的需求。‌

1. ‌计算核心（GPU/TPU）‌
   大模型依赖英伟达A100/H100等高端GPU或谷歌TPU进行矩阵运算，单卡显存需达80GB以上以加载百亿级参数。TPU专为张量计算优化，适合Transformer架构的批量处理需求。

2. ‌内存与存储‌
   DDR5/LPDDR5内存带宽需超过500GB/s，防止计算瓶颈；NVMe SSD提供TB级高速存储，加速训练数据读取。分布式训练场景下，需InfiniBand网络实现节点间低延迟通信。

3. ‌散热与供电‌
   液冷系统可将芯片温度控制在70℃以下，保障长时间满载运行。单机柜功率常超20kW，需冗余电源和PDU智能配电管理。

4. ‌扩展性与成本‌
   千卡级集群需OCP架构服务器，通过NVLink实现多卡互联。企业级部署成本约千万美元级，云端按需租用可降低初期投入。

大模型硬件配置需平衡算力、能效比和扩展性，未来3D堆叠芯片与光互联技术或进一步突破性能边界。实际部署建议根据模型规模选择异构计算方案。