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
内存带宽的重要性
这部分内容有帮助吗？
- CUDA C++ Programming Guide, NVIDIA Corporation, 2023 (NVIDIA Corporation) - 解释了GPU内存结构，包括全局内存和内存访问方式，这对于理解数据传输速度至关重要。
- HBM3: The Next-Gen Memory Standard for AI and HPC, NVIDIA Corporation, 2022 (NVIDIA Corporation) - 描述了高带宽内存（HBM）技术，其设计以及它为何对人工智能和高性能计算任务（如大型语言模型）有益。
- NVIDIA TensorRT-LLM: An Open-Source Library for Accelerating LLM Inference on NVIDIA GPUs, NVIDIA Corporation, 2023 (NVIDIA Corporation) - 尽管侧重于加速库，本文仍强调了大型语言模型推理的性能挑战，间接说明了高效数据移动和内存带宽的重要性。
- Computer Architecture: A Quantitative Approach, John L. Hennessy, David A. Patterson, 2017 (Morgan Kaufmann) - 提供了计算机架构的基础概念，包括内存层级、数据传输速率和延迟，这些对于理解GPU性能限制有所帮助。