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
数据类型与精度 (FP16, INT8)
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- Mixed-Precision Training, Paulius Micikevicius, Sharan Narang, Jonah Alben, Gregory Diamos, Erich Elsen, David Garcia, Boris Ginsburg, Michael Houston, Oleksii Kuchaiev, Ganesh Venkatesh, Hao Wu, 2018 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1710.03740 - 解释了在深度神经网络训练中结合使用FP16和FP32的方法，以减少内存并提高速度。
- Precision for Deep Learning: From FP32 to INT8, Alexey Shcherbakov, 2021 (NVIDIA Developer Blog) - 提供了深度学习中不同数值精度的实用概述，及其对NVIDIA GPU上性能和内存的影响。
- Deep Learning (Chapter 4: Numerical Computation), Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 提供了数值计算的基础知识，包括浮点运算及其在深度学习中的考虑。