预训练模型需要大量的计算资源来进行训练和推断。以下是预训练模型所需的主要计算资源：

  1. GPU：预训练模型通常使用GPU来加速计算。由于神经网络的计算量很大，通常需要使用高性能的GPU来实现快速而高效的训练和推断。

  2. 内存：预训练模型的训练和推断过程需要存储大量的中间结果和参数。因此，较大的内存容量可以提供更好的性能和训练速度。对于大规模的预训练模型，甚至可能需要使用分布式训练来利用多台计算机的内存。

  3. 存储：预训练模型的训练过程生成大量的中间结果和模型参数，这些需要被存储下来以备后续使用。因此，需要足够的存储容量来存储这些数据。同时，存储速度也是一个重要的因素，以确保读取和写入数据的效率。

  4. 计算集群：对于大规模的预训练模型，单个GPU可能无法满足需求。因此，需要使用计算集群来进行分布式训练。计算集群可以同时利用多个GPU和计算机的计算资源，以加速训练过程。

  5. 高速网络连接：如果使用计算集群进行分布式训练，那么高速网络连接至关重要。快速的网络连接可以加快分布式训练中数据的传输速度，提高训练效率。

  需要注意的是，不同的预训练模型可能对计算资源的需求不同。较大和复杂的模型通常需要更多的计算资源来支持。此外，随着技术的进步，新一代的硬件和技术可能会提供更高效的计算资源支持，从而改善预训练模型的训练和推断性能。