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
第 1 章测验
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
第 2 章测验
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
第 3 章测验
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
第 4 章测验
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
第 5 章测验
TPU简要介绍
这部分内容有帮助吗？
- A Cloud-Scale TPU for Training Large AI Models, Norman P. Jouppi, Cliff Young, Daniel S. Holt, David Agrawal, Ganesh Venkataramani, et al., 2023 Proceedings of the 50th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA '23) (ACM) DOI: 10.1145/3579371.3582046 - 描述谷歌第四代张量处理单元（TPU v4）的架构和性能，该单元专为云端大规模AI模型训练优化。
- About TPUs, Google Cloud, 2024 (Google Cloud) - 谷歌云官方文档，概述TPU、其不同版本以及它们在谷歌云平台生态系统中的使用方式。
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