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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。,1个电话只要1分钱,相比之下，由CPU故障引发的中断，只有2次。

最近LLaMA3 和Mistral Large2 的发布引起了广泛关注。在模型在开放性方面，LLaMA3 公开了模型权重，用户可以访问和使用这些预训练和指令微调后的模型权重，此外Meta还提供了一些基础代码，用于模型的预训练和指令微调，但并未提供完整的训练代码，LLaMA 3 的训练数据也并未公开。不过这次LMeta带来了关于LLaMA 3.1 405B 的一份 93 页的技术报告。,如果按照BF16精度计算，想要让千亿大模型的运行时延小于100ms，内存和计算单元之间的通信带宽，就至少要达到2TB/s以上。,显存

开源大模型的出现显著降低了开发的门槛，开发者和中小企业能够利用这些先进的AI技术，而不必从零开始构建模型，从而节省了大量的时间和资源。这使得更多创新项目和产品得以快速落地，推动了整个行业的发展。开发者们在开源平台上积极分享优化方法和应用案例，也促进了技术成熟和应用。,通过公开其架构和训练方法，研究人员和开发者可以在这些基础上进行进一步的探索和改进，催生出更多前沿的技术和应用。,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。

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