
大模型压缩量化方案怎么选?无问芯穹Qllm-Eval量化方案全面评估:多模型、多参数、多维度
大模型压缩量化方案怎么选?无问芯穹Qllm-Eval量化方案全面评估:多模型、多参数、多维度基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准测试中展现出优异性能,但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数,采用FP16存储,模型大小约为350GB,而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ,更不用说其他GPU和边缘设备。
基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准测试中展现出优异性能,但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数,采用FP16存储,模型大小约为350GB,而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ,更不用说其他GPU和边缘设备。
外媒最新消息称,美国政府正在考虑进一步限制中国获得尖端半导体技术,包括用于制造AI加速器的关键硬件技术全环绕栅极(GAA)和高带宽内存(HBM)。
英特尔为了AI,再次做出重大架构变革: 像手机一样搞起SoC(系统级芯片),你的下一台笔记本不会再有独立内存条。 刚刚推出的新一代AI PC低功耗移动平台架构Lunar Lake,采用全新MoP(Memory on Package)封装,片上集成16或32GB的LPDDR5X内存,无法再额外连接更多RAM。
英特尔终究还是学了苹果。
AI独角兽Inflection AI,在经历投资方微软「挖角」之后,近况如何?在上周接受VentureBeat独家采访时,Inflection AI公布了其由经验丰富的硅谷老将组成的新领导团队,公司目前资金充足,正在扩大其工程团队。计划将情感AI嵌入商业机器人,凭借其在AI情感智能领域的领先地位进军2B市场。
既能像 Transformer 一样并行训练,推理时内存需求又不随 token 数线性递增,长上下文又有新思路了?
随着AI带来的算力需求大爆发,以半导体为代表的各类硬件企业的营收也纷纷水涨船高。
微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构——
传统上,大型语言模型(LLMs)被认为是顺序解码器,逐个解码每个token。
2024年4月下旬,AMD方面发布了锐龙8000系列的专业向桌面版产品线,也就是锐龙PRO的8000系列家族。与大家熟知的“普通版”锐龙8000系列相比,“专业线”的锐龙PRO 8000系列其实变化并不大,它们主要是增加了对于微软安全处理器(Microsoft Pluton)、ECC内存、安全虚拟化,以及远程管理等专业功能的支持。