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因为NF4量化后会产生大量的scale参数，如果使用32位浮点数（FP32）存储，会占用大量内存。,对此，华为终端客户服务今日给出回应：Pura 70及Pura 70北斗卫星消息版，预计将在2024年8月底前支持该功能。,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。,而商业公司则利用其资源优势，开发出更为强大的模型，并通过适当的开源策略在竞争中获得优势。

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。,这样的优化显著减轻了内存带宽对Yuan2.0-102B模型推理解码效率的限制，从而进一步提升了模型的推理性能。

结果显示，项目间差异显著，根据这个排行榜，Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型，其次是BigScience的BloomZ，两者都是由非营利组织开发。,一边是Meta在Llama 3. 1 发布后表示：“现在，我们正在迎来一个开源引领的新时代。”另一边是Sam Altman在《华盛顿邮报》撰文，直接把开源闭源的矛盾上升到国家和意识形态层面。,显存,谷歌表示，该公司在描述模型时“在语言上非常精确”，他们将Gemma称为开放而非开源。“现有的开源概念并不总能直接应用于 AI 系统，”,被低估的通用服务器

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。,通过系统优化，LC信息的NF8260G7，在业界首次实现了仅基于通用处理器，支持千亿参数大模型的运行。,在采用256为量化块大小（block size=256）的情况下，存储所有scale参数所需的额外空间仅为1.57GB:(100B ÷64÷256) ×4+ (100B ÷64) ×1=1.57GB.,开源和闭源模型的关系或许可以类比于软件行业中开源和闭源软件的共存。