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GPU不行，那就从CPU入手。,1.惊喜壁纸：

说到大模型最成功的应用，你首先想到的可能是对话式机器人Kimi、豆包、文心一言等等，这些月活数百万尚无法盈利，甚至无法准备回答“9.11和9.8哪个更大”的明星产品。,硅星人也对国内部分开源大语言模型的开源情况进行了统计：,通过系统优化，LC信息的NF8260G7，在业界首次实现了仅基于通用处理器，支持千亿参数大模型的运行。,随后，傅盛也发表了他的看法，他认为开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争，共同发展。并对“开源其实是一种智商税”这一观点进行了反驳：“开源大语言模型是免费的，他怎么来的智商税呢，谁在收税？”，“如果今天企业用付费闭源大语言模型，那才叫"智商税"，尤其是收很高的模型授权费、API费用，一年花了数百上千万，最后买回去当个摆设，甚至员工根本用不起来（模型）。”,这意味着，闭源/开源主流模型的尺寸只会越来越大，千亿参数，甚至万亿参数模型将会成为主流。

然而，大语言模型的开放性并非简单的二元特性。基于Transformer的系统架构及其训练过程极为复杂，难以简单归类为开放或封闭。开源大模型并非一个简单的标签，更像一个光谱，从完全开源到部分开源，程度各异。,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。,这一阶段涉及到输入数据的处理、模型参数第一次读取。,此外，LC信息的研发工程师还优化了CPU之间、CPU和内存之间的走线路径和阻抗连续性。

这一声明发生在OpenAI发布SearchGPT搜索引擎原型之后，该原型旨在提供一种新的在线搜索信息方式，直接与市场上现有的搜索引擎竞争。,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。,这里，LC信息采用了一种并不多见的分位数量化方法——NF4（4位NormalFloat）。