玩家发现挂！（微扑克wpk）俱乐部的打法技巧【其实是真的有挂的】-知乎

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最近一段时间开源大模型市场非常热闹，先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM，然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源，在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。,对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。,有时，这一输入可能是几个字，也可能是几千个字，或者是一本著作。

团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数（FP8），显著减少了所需的存储空间。,在采用256为量化块大小（block size=256）的情况下，存储所有scale参数所需的额外空间仅为1.57GB:(100B ÷64÷256) ×4+ (100B ÷64) ×1=1.57GB.,方式(1)用户选择某张或一些照片，后台将这些照片进行AI风格化处理，并生成壁纸，每日更换。,总而言之，在大模型推理的两阶段中，有着截然不同的计算特征，需要在软硬件方面去做协同优化。

这也导致，在上一轮AI热潮中，不少以AI外呼为主营业务的创业公司拿到了融资，但这一轮并不多。服务了OPPO、小红书、滴滴出行等多家大厂的智能客服领域的佼佼者智齿科技，上一轮融资发生在2022年。,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。,对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。,算力方面，目前领先的服务器CPU都已经具备了AI加速功能。,被低估的通用服务器

被低估的通用服务器,提供了高传输速率，高达16GT/s（Giga Transfers per second）,显存,首先，是预填充阶段，也叫做前向传播阶段。

对教育和科研而言，开源大语言模型提供了宝贵资源。学生和新手开发者通过研究和使用这些模型，能快速掌握先进AI技术，缩短学习曲线，为行业输送新鲜血液。,千亿参数AI的模型的部署，从此有了性能更强、成本更经济的选择;AI大模型应用，可以和云、大数据、数据库，实现更紧密的融合。,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）。