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对于千亿参数模型来说，大量的参数和数据输入，需要在强大计算单元中处理。对此，它需要支持向量化指令集、矩阵计算指令集，来实现大量的矩阵乘法和张量运算。,1.惊喜壁纸：,成本

但仅靠硬件远远不够,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）。”

因此，千亿大模型的实时推理，服务器需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。,被低估的通用服务器,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。,另一方面，想要把Llama3.1405B跑起来，还得搭配2台8×H100的DGX工作站才行——即1280GB的显存。

LC信息，究竟是怎么做到的?,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。