2024透明挂！WePoKer辅助挂-2024专业开发辅助透视-知乎

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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。,用4颗CPU，撬动千亿参数大模型

3.待读清单：针对不同场景的信息来源，如一方应用(小米浏览器/负一屏...)/三方应用(微信/飞书/头条/知乎等)里的文章链接，通过系统侧边栏实现一键收集，在后台自动进行分析、摘要生成并呈现在统一入口:待读清单内，便于用户随时进去快速查阅。,然而，这种对高端GPU的狂热追求，并非在所有情况下，都是完美无缺的解决方案。,1.惊喜壁纸：,然而，由于大模型在运行时需要频繁地在内存和CPU之间搬运算法权重，这样造成的后果就是，CPU与内存之间的带宽利用率不高，通信开销极大。,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。

从GPT- 3 到BERT以来，开源为大模型生态系统带来了重要的推动力。,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%。,不过，一位采用过AI外呼机器人的建筑材料企业称，想要机器人完全代替人类是不可能的，因为机器永远不可能像人一样有灵活沟通技巧。机器人的本质是帮助人做前期筛选。非金融行业接通率在40%-60%之间，而金融行业可能只有25%-40%，甚至更低。要实现效率最大化，一般有意向的客户，企业会立马安排人工跟进。,而在计算第一个token过程中，由于模型首次加载，会在内存中存放全部的权重参数，以及KV Cache等数据。

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。,闭源软件（专有软件）由于商业或其他原因，不公开源代码，只提供计算机可读的程序（如二进制格式）。源代码仅由开发者掌握和控制。典型代表包括Windows，安卓。,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

虽然目前还搞不定模型的大规模训练，但通用服务器在推理任务上，却意外有着不小的优势。,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。,不仅如此，对于基于擅长大规模并行计算的加速卡设计的AI大模型，通用服务器的处理器与之并不适配。,LLM输出主要通过KV Catch，逐一生成token，并在每步生成后存储新词块的键值向量。