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如果按照BF16精度计算，想要让千亿大模型的运行时延小于100ms，内存和计算单元之间的通信带宽，就至少要达到2TB/s以上。,熟悉模型的训练和推理的朋友都知道，这些事情一点都不奇怪。,此外，微软今年3月聘请了DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman，进一步拓宽其在人工智能领域的发展道路。,对于百亿参数模型，20-30GB显存就够了。然而，若想跑千亿参数，大约需要200-300GB的显存空间。

在这个阶段，对大模型唯一要求便是，输出尽可能快。同时，挑战不再是算力挑战，转而为「数据搬运」的挑战。,方式(2)如果用户没有选择则根据用户的地理信息等自动生成AI风格照片，并设为壁纸，每日更换。,“一般有这种水平的，往往都会选择自研，内部研发还能向外输出，比如一些美团，京东等，其实，只有政府行业和金融行业才会赚钱，其他没什么搞头”，上述人补充道。,LC信息，究竟是怎么做到的?,所谓张量并行，就先将卷积算子进行张量切分，然后把大模型中的注意力层和前馈层的矩阵计算权重，分别输入到多个处理器的内存中。

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:,其优势在于，一方面可以将LLM参数量化成低比特数据，权重会变小。另一方面，权重缩小之后，在计算时传输的数据量也会变小。,被低估的通用服务器,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。