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
推断的硬件需求
这部分内容有帮助吗？
- CUDA C++ Programming Guide, NVIDIA, 2024 (NVIDIA) - 解释GPU架构、内存层次结构和并行计算原理，这些是LLM执行的基础。
- Deep Learning Systems: Algorithms, Compilers, and Hardware for AI, Guoliang Wei, Bo Zhang, Yuhao Chen, 2024 (Chapman and Hall/CRC) - 本书提供了对深度学习系统方面的全面理解，包括用于推理的硬件设计和优化。