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仅仅依靠硬件创新，是远远不够的，CPU很难进行大模型算法的大规模并行计算。,同样，AI几乎0延迟给出了详细的解题步骤和答案。,显存,NF4量化

更不应以“道德绑架”的方式要求全面开源，因为这涉及大量技术、资源和安全考量，需要平衡开放与安全、创新与责任。正如科技领域的其他方面一样，多元化的贡献方式才能构建一个更丰富的技术生态系统。,如此一来，量化之后的模型既能满足精度需求，又能大幅降低大规模并行计算的访存数据量，从而达到了实时推理的解码需求。,正如开源和专有软件共同塑造了今天的软件生态，开源和闭源大模型之间也并非二元对立，两者的并存发展是推动AI技术不断进步、满足不同应用场景需求的重要动力。最终，用户和市场会作出适合自己的选择。

最近，LC信息的研发工程师，仅靠4颗CPU，就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!,而在计算第一个token过程中，由于模型首次加载，会在内存中存放全部的权重参数，以及KV Cache等数据。,因为NF4量化后会产生大量的scale参数，如果使用32位浮点数（FP32）存储，会占用大量内存。

而在这之中，有148次（30.1%）是由于各种GPU故障引起的。,据小米社区官方公告，本月起，小米将面向澎湃OS正式版用户开启更大范围的AI百宝箱”内测邀请。,目前主流的AI芯片，显存通常只有几十GB，显然放不下这么大的模型。（目前最强的AI芯片也没还没达到200GB）