118_LLM模型量化与压缩:从理论到2025年实践技术详解
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了前所未有的成功,但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型(如GPT-4或LLaMA 3)可能包含数千亿甚至万亿参数,需要数百GB甚至TB级的存储空间,并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。
65_GPU选择:A100 vs RTX系列
在2025年的今天,大语言模型(LLM)已经成为人工智能领域的核心技术之一。从GPT-4到Llama 3.1,从专业领域应用到消费级产品,LLM正在以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。然而,这些强大模型的训练和部署背后,都离不开高性能计算硬件的支持,尤其是GPU(图形处理单元)的选择,往往直接决定了项目的可行性、效率和成本。
75_TPU集成:Google Cloud加速
在大型语言模型(LLM)训练和推理的竞赛中,计算硬件的选择直接决定了研发效率和成本。Google的Tensor Processing Unit(TPU)作为专为AI计算设计的专用芯片,正逐渐成为大规模LLM开发的首选平台之一。随着2025年第七代TPU架构Ironwood的发布,Google在AI计算领域再次确立了技术领先地位。
24_BERT模型详解:从预训练到微调的全方位指南
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google AI在2018年推出的革命性预训练语言模型,它彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。通过创新的双向训练方式,BERT能够捕捉词语在上下文环境中的完整语义信息,从而在各种下游任务中取得了突破性的表现。
42_大语言模型的计算需求:从GPU到TPU
随着2025年大语言模型技术的持续突破和规模化应用,计算资源已成为推动AI发展的关键驱动力。从最初的CPU计算,到GPU加速,再到专用AI加速器的崛起,大语言模型的计算需求正在重塑全球数据中心的基础设施架构。当前,全球AI半导体市场规模预计在2027年将达到2380亿美元(基本情境)甚至4050亿美元(乐观情境),这一增长背后,是大语言模型对计算能力、内存带宽和能效比的极致追求。
# 大模型优化与压缩技术:2025年的实践与突破
2025年,随着大语言模型的规模和复杂度不断提升,模型优化与压缩技术已成为AI产业落地的关键瓶颈和研究热点。根据最新统计,顶级大语言模型的参数规模已突破万亿级别,如DeepSeek-R1模型的6710亿参数规模,这带来了前所未有的计算资源需求和部署挑战。在这种背景下,如何在保持模型性能的同时,降低计算成本、减少内存占用、提升推理速度,已成为学术界和产业界共同关注的核心问题。
H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构,基于NPU-CIM异构系统,通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取与视觉Transformer(ViT)的全局信息处理能力,提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略,缓解混合模型训练中的梯度冲突问题,并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明,H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗,为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程
JAX是Google开发的高性能数值计算库,旨在解决NumPy在现代计算需求下的局限性。它不仅兼容NumPy的API,还引入了自动微分、GPU/TPU加速和即时编译(JIT)等关键功能,显著提升了计算效率。JAX适用于机器学习、科学模拟等需要大规模计算和梯度优化的场景,为Python在高性能计算领域开辟了新路径。