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完整的回复，花了整整20个小时,原因很明显:后者虽然拥有高通用性和高性能的计算核心，但并没有并行工作的环境。,结果显示，项目间差异显著，根据这个排行榜，Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型，其次是BigScience的BloomZ，两者都是由非营利组织开发。,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。

在这场AI争霸赛中，各大科技公司们卯足劲加大对GPU的投资，似乎在暗示着拥有更多、更强大的GPU，就能让自己立于不败之地。,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。

用4颗CPU，撬动千亿参数大模型,超大内存+高速带宽,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。

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。,李彦宏也强调了两者的区别，模型开源不等于代码开源：“模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT（监督微调）、安全对齐，即使是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”,说到底，大模型的效果好坏依然取决于算力、算法和算据。而这些资源更多掌握在头部企业或者大公司手中。,传统上，GPU因其具备优越的并行处理能力，一举成为了AI训练和推理的首选。