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1.惊喜壁纸:,至于内存带宽不足的问题,则需要在不影响精度的情况下对模型进行「瘦身,也就是量化。,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。,荷兰拉德堡德大学的人工智能研究学者Andreas Liesenfeld和计算语言学家Mark Dingemanse也发现,虽然“开源”一词被广泛使用,但许多模型最多只是“开放权重”,关于系统构建的其他大多数方面都隐藏了起来。
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。,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。,预填充阶段生成的大量KV Cache,需要从显存/内存,搬运到计算单元中(工作量非常大),团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数(FP8),显著减少了所需的存储空间。,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。
这是在NF4量化基础上,进行了二次量化。,另一方面,不仅买不起,更是用不起。