想跑千亿大模型？算力厂商放大招！CPU通用服务器成为新选择
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内容提要
浪潮信息成功在通用服务器上运行了千亿参数的大模型推理，只用了4颗CPU，无需GPU或其他AI加速卡。通用服务器的成本优势显著，且内存容量大，适合部署大模型。通过量化技术和并行计算环境的优化，解决了CPU与内存之间的通信需求。CPU的AI算力性能也在提升，能满足大模型推理的需求。这种通用算力方案将成为企业拥有AI的新起点。
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Q&A
浪潮信息是如何在通用服务器上运行千亿参数大模型的？
浪潮信息通过使用4颗英特尔6448H CPU，在通用服务器NF8260G7上成功运行千亿参数大模型，避免了使用GPU或其他AI加速卡。
通用服务器相比于AI服务器有哪些成本优势？
通用服务器的成本可降低80%，不仅包括设备购置，还能与现有系统更好融合，避免硬件更换。
千亿参数大模型对内存和带宽的要求是什么？
千亿参数大模型需要200~300GB的显存和每秒2TB以上的通信带宽，以满足高效运行的需求。
NF4量化技术在大模型推理中有什么作用？
NF4量化技术通过优化数据存储，显著降低内存占用，提高模型推理效率，适合大模型的权重分布。
为什么在有AI加速芯片的情况下仍然使用CPU进行推理？
使用CPU推理可以降低部署和推理成本，并且通用服务器的内存容量大于GPU，适合千亿参数大模型的需求。
浪潮信息的通用服务器方案对行业有什么影响？
该方案填补了行业空白，推动AI技术在各行业的应用，成为企业拥有AI的新起点。
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