怎样分配MoE模型的计算资源？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VTQwwFm0litTBzktwBQc4b12n8e/ab**稠密模型（Dense Models） **： 稠密模型是指那些在训练过程中使用所有参数的模型。在稠密模型中，每个输入都与所有模型参数相互作用。这种模型的特点是参数数量多，计算量大， ...
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LLM推理加速，如何解决资源限制与效率挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JwqLwU8dDipwMfkJM7LcjTApnMd大约65%的内存分配给了权重模型，这些权重在服务过程中保持不变。近30%的内存用于存储请求的动态状态。对于Transformers而言，这些状态与注意力机制相关的键和值张量，通常称 ...
大模型分布式优化的多种并行策略 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg/a4大模型的高性能训练旨在通过对模型计算、显存、内存和通信的系统级优化，在保证模型收敛性的前提下，提高训练吞吐量，实现在有限资源下大模型高效训练的目的。
容器化怎样实现资源快速分配？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZD5Qwbo3uiqcBakqmnNcvekenrh/a7虚拟化、容器化与异构资源池化技术的融合不仅有助于提高大模型分布式训练的效率，还能显著降低成本并促进模型创新。具体而言，这些技术通过更高效的资源管理和调度机制，可以 ...
苹果与OpenAI合作中的资源分配：会面临怎样的挑战？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F2Y9wobNwi1X3sk4P6TcWc4bnXf/aj目前，OpenAI作为苹果手机的三方预置大模型提供商，一个手机厂商不能在一台手机中预置太多三方大模型，并且需要针对这些大模型调整系统以适应其运行。这意味着未来手机厂商和 ...
人工智能如何优化数据复制资源分配？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DszDwSI24itsmSkPr07cYYFFndf/aj最佳数据复制软件：构建数字生态的神经网络 · 一、数据复制的战略价值：数字时代的生命线 · 二、顶尖复制软件的六大黄金标准 · 三、领航者矩阵：软件解决方案深度解析 · 四、 ...
多智能体环境中的经济如何影响资源分配？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Pn0OwFQhoiwgbdkXsT7cD17gn9f/ag智能体 · 大语言模型（LLM）：LLM 作为智能体的“大脑”部分，使其能够处理信息，从交互中学习，做出决策并执行行动。 · 观察：这是智能体的感知机制，使其能够感知其环境。 · 思考：思考 ...
模型推理后显存如何分配？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Yvrgwb5NYiKSBMkicjmcozSpnsb/ag点击新建任务等待服务器创建新任务，创建完成系统会进入服务器资源分配等待列表中。 ... 分配给模型缓存使用了，所以占用的显存比较大。这里就不详细展开技术细节了。想 ...
大模型的开发训练与推理部署 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg大模型的开发训练与推理部署 · 1. 数据并行：. . .. 数据并行是每个处理器存储全量的模型参数、梯度和优化器状态，但读取不同的输入数据，在反向计算出参数梯度后，对 ...
LLM 推理优化探微(4) ：模型性能瓶颈分类及优化策略 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Bfijwq0HPiqYjNkwJXBcBIAhnge计算能力受限情况（Compute bound regime）：在该情况下，大部分时间（即延迟）都耗费在执行计算操作上（如图1 所示）。与其他情况相比，这种情况在资源分配中的投入用 ...