趋近智
了解大型语言模型大小与硬件需求
章节 1: 大型语言模型及其规模介绍
什么是大型语言模型（LLM）？
了解模型参数
模型大小如何衡量
不同模型大小的例子
章节 2: 人工智能必需的硬件组件
中央处理器 (CPU)
随机存取存储器 (RAM)
图形处理器 (GPU)
视频内存 (VRAM)
TPU简要介绍
章节 3: 模型大小与硬件需求的关联
模型参数与内存占用
数据类型与精度 (FP16, INT8)
量化简介
计算需求 (FLOPS)
内存带宽的重要性
章节 4: 运行LLM：推理与训练
什么是模型推理？
推断的硬件需求
什么是模型训练？
训练的硬件需求
专注于推理需求
章节 5: 估算硬件需求
显存需求估算：参数量经验法则
考虑激活内存
影响实际使用量的因素
检查硬件配置
实践：简单的显存估算
中央处理器 (CPU)
这部分内容有帮助吗？
- Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface, David A. Patterson and John L. Hennessy, 2020 (Morgan Kaufmann) - 解释CPU架构、指令执行及其与其他组件的交互，构成了对计算机工作原理的核心理解。
- Computer Architecture: A Quantitative Approach, John L. Hennessy, David A. Patterson, 2017 (Morgan Kaufmann) - 深入分析现代计算机架构，包括通用CPU和GPU等专用加速器在并行计算方面的详细比较。