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线性层运行时间占比50%，卷积运行时间占比20%，聚合通信时间占比20%，其它计算占比10%。,为了进一步压缩模型的权重参数，团队还采用了嵌套量化（Double Quant）技术。,通过嵌套量化，模型的每个权重参数最终仅占用4字节的内存空间，比原始FP32节省了大量的内存占用空间。,整数或浮点数量化方法的数据间隔通常是平均分布或指数分布的,至于什么是开源大模型，业界并没有像开源软件一样达成一个明确的共识。

在大部分AI应用苦于获客成本高昂、技术投入巨大，变现场景困难的当下，有大模型加持的AI外呼，几乎已经入侵到每个人的日常生活，尤其在618、双11这样的大促节点普。,针对以上难题，LC信息提出了「张量并行」（Tensor Parallel）和「NF4量化」两项技术创新，成功实现了千亿大模型Yuan2.0-102B的实时推理。

使用方法也很简单，打开照片-选择编辑-AI修图-扩图即可。,然而，高端GPU服务器在市场中经常出现供不应求，极难获取的现象。,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）。”,“以前是声码器+声学模型，现在大模型自己都干了，是彻底改变了技术范式，在互动上可以做到非常逼真，还可以模拟真人断句换气思考的过程，也听得懂方言”，他补充道。,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。

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。,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。,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。