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“一般有这种水平的,往往都会选择自研,内部研发还能向外输出,比如一些美团,京东等,其实,只有政府行业和金融行业才会赚钱,其他没什么搞头”,上述人补充道。,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。
通常来说,通用服务器会将先将模型的权重传给一个CPU,然后再由它去串联其他CPU,实现权重数据的传输。,他们也对如此多的开源替代方案的出现感到令人欣喜,ChatGPT非常受欢迎,以至于很容易让人们忘记对其训练数据或其他幕后手段一无所知。对于那些希望更好地了解模型或基于构建应用的人来说,这是一个隐患,而开源替代方案使得关键的基础研究成为可能。,值得一提的是,Vidu在推理速度上也取得了突破,生成一段4秒片段只需30秒。,内存方面,可以说是通用服务器的最大优势了。
提供了高传输速率,高达16GT/s(Giga Transfers per second),一位AI外呼行业人士向Tech星球展示了他们的后台系统, 一通电话打给消费者后,他们会根据消费者意向分类,A类代表有明确的消费意向,B类居中,C类则是直接拒绝。这些数据最终会沉淀成文档,返还给客户。消费意向明确的客户则可以后续短信引导,关注企业微信或者官方账号等。,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。,传统上,GPU因其具备优越的并行处理能力,一举成为了AI训练和推理的首选。
实测结果显示,读带宽为995GB/s、写带宽为423GB/s,以及读写带宽为437GB/s。,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。,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)。”
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