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GPU不行，那就从CPU入手。,就拿稳定性来说，在Llama3.1训练的54天里，Meta的1.6万块H100集群总共遇到了419次意外中断，相当于平均每3小时发生一次。,Vidu生成视频时长最长为16秒，全面对标Sora。,与此同时，外媒爆料称，OpenAI和微软联手打造的下一个超算集群，将由10万块GB200组成。,此外，Vidu还能生成影视级特效画面，如烟雾、炫光效果、CG特效等。

NF4量化,放眼当下，AIGC已经渗透进千行百业。AI已经以惊人的速度，渗透进了每一个计算设备。,注意，在整个推理过程中，计算时间占比达到了80%!,这些搬运对大模型的计算和推理速度，起到了一个决定性的作用。数据搬运很快，LLM吐字的速度也会快。

带宽,对于这个需求，前文提到的全链路UPI总线互连技术，完全可以满足（通信带宽高达16GT/s）。,相比之下，由CPU故障引发的中断，只有2次。,软件开源主要针对应用程序和工具，开源的资源需求较低，而大语言模型的开源则涉及大量计算资源和高质量的数据，并且可能有更多使用限制。因此，虽然两者的开源都旨在促进创新和技术传播，但大语言模型开源面临更多的复杂性，社区贡献形式也有所不同。,因为庞大的人口基数和需求，国内确实有诸多场景可以提高效率，比如AI面试、营销等等。朱啸虎称，用LLaMA训练两三个月，至少做到人类Top30水平，马上去掉50%人工销售。

正如开篇所述，大模型对通信带宽的要求是非常高的，无论是数据计算、计算单元之间，还是计算单元与内存之间。,图注:AI外呼企业的后台系统截图。

最终，这种协同并行工作，直接让计算效率提升了4倍!,另一方面，不仅买不起，更是用不起。,通信方面，全链路UPI（Ultra Path Interconnect）总线互连的设计，则实现了CPU之间高效的数据传输:,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。