大模型量化技术解析和应用
眼看人工智能含智能量越来越高含人量越来越低，是否开始担心自己要跟不上这趟高速列车了？内心是否也充满好奇：大模型背后的奥秘是什么？为何如此强大？它能为我所用吗？哪种技术最适合我的需求？
【AI系统】GPU 基础
GPU，即图形处理器，是计算机系统中处理图形和图像的核心组件，从早期的简单图形加速到如今的高性能计算和深度学习加速，GPU 经历了显著的技术革新。本文将介绍 GPU 的发展历程、与 CPU 的区别、在 AI 领域的关键作用及其在游戏、消费电子、自动驾驶等多个领域的广泛应用。
预训练技巧
预训练是大模型能力的核心，涵盖混合精度、分布式训练等关键技术。混合精度通过FP16/BF16加速计算并节省显存；分布式训练采用数据、模型、流水线并行提升效率，结合All-Reduce等通信策略实现高效同步；DeepSpeed的ZeRO技术分区优化器状态、梯度与参数，显著降低显存占用；FlashAttention优化注意力机制，提升速度与内存效率；学习率策略如warmup与余弦退火助力稳定收敛。
