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若要在单台服务器中，实现千亿参数大模型的推理，包含了2个主要阶段，均对计算能力提出了硬性需求。,快科技8月1日消息，在微软最新提交给美国证券交易委员会（SEC）的年度报告中，将OpenAI正式列入竞争对手名单，这一名单上此前已有亚马逊、谷歌和Meta等科技巨头。,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。,用4颗CPU，撬动千亿参数大模型

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。,OpenAI的发言人对此表示，两家公司之间的关系并未发生变化，双方在建立合作伙伴关系时已经考虑到可能的竞争，并强调微软仍是OpenAI的良好合作伙伴。,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）。”

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。,对于百亿参数模型，20-30GB显存就够了。然而，若想跑千亿参数，大约需要200-300GB的显存空间。,这是在NF4量化基础上，进行了二次量化。,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。,其次，是解码阶段，即在问题全部输入之后，模型开始输出结果的阶段。

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。,在国内，诸如京东这样的企业早就开始积累。比如，京东自研的言犀大模型不仅用于自身旗下的京东生鲜、京东自营等产品，还向外输出。今年1月，伊利发布碳酸乳饮新品“乳汽PET”时，就采用了言犀定制了明星代言人“时代少年团”的声音。

此外，LC信息的研发工程师还优化了CPU之间、CPU和内存之间的走线路径和阻抗连续性。,论文称，Meta的Llama以及Google DeepMind的Gemma 虽然自称开源或开放，但实际上只是开放权重，外部研究人员可以访问和使用预训练模型，但无法检查或定制模型，也不知道模型如何针对特定任务进行微调。,这里，LC信息采用了一种并不多见的分位数量化方法——NF4（4位NormalFloat）。,对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。,如何解题?用算法创新