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对于千亿参数模型来说,大量的参数和数据输入,需要在强大计算单元中处理。对此,它需要支持向量化指令集、矩阵计算指令集,来实现大量的矩阵乘法和张量运算。,LC信息,究竟是怎么做到的?,Mistral Large2 的情况类似,在模型权重和 API 方面保持了较高的开放度,但在完整代码和训练数据方面的开放程度较低,采用了一种平衡商业利益和开放性的策略,允许研究使用但对商业使用有所限制。
对于一个千亿参数的LLM,若以每64个参数作为一个量化块(block size=64)来计算,仅存储scale参数就需要额外的6GB内存:(100B ÷64) ×4=6GB。,大鱼吃小鱼,小公司面临淘汰,另一方面,想要把Llama3.1405B跑起来,还得搭配2台8×H100的DGX工作站才行——即1280GB的显存。,AI外呼真的有用吗,马斯克19天建成由10万块H100串联的世界最大超算,已全力投入Grok3的训练中。
通常来说,通用服务器会将先将模型的权重传给一个CPU,然后再由它去串联其他CPU,实现权重数据的传输。,这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。,比如,当你输入「给我写一篇有关AI的文章」提示,预填充阶段便会将问题中所有token、模型参数,一次性输入计算。
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