大模型上机指的是在大规模计算机集群上运行大型机器学习模型的过程。这种方法可以处理大量的数据和复杂的模型，用于解决现实世界中的复杂问题，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

在大模型上机中，数据被分成多个部分，同时在多个处理器上运行模型的不同部分，最终将它们合并起来。

这种方法需要高性能计算能力和高效的通信协议，通常使用分布式计算和GPU加速来实现。