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容量,如此一来，通用服务器中的4颗CPU便可同时获取算法权重，进行计算加速。,预填充阶段生成的大量KV Cache，需要从显存/内存，搬运到计算单元中（工作量非常大）,仅有资金雄厚的科技巨头们，诸如微软、谷歌，才能够承担起这笔费用。

而在这之中，有148次（30.1%）是由于各种GPU故障引起的。,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.,对方可能向你推销秦皇岛的独栋别墅，也可能向刚刚大学毕业的你推荐7-8岁孩子的编程课，还可能是办理低息贷款，或者是保险理财产品……,相比之下，由CPU故障引发的中断，只有2次。,大模型一直被认为是生产力革新的工具。

不过开源派和闭源派之间的争论并没有停下来的迹象。,最近，LC信息的研发工程师，仅靠4颗CPU，就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!

不过，张量并行对模型参数的切分粒度较细，要求CPU在每次张量计算后都要进行数据同步。,更不应以“道德绑架”的方式要求全面开源，因为这涉及大量技术、资源和安全考量，需要平衡开放与安全、创新与责任。正如科技领域的其他方面一样，多元化的贡献方式才能构建一个更丰富的技术生态系统。