12实际应用场景与优势13本地部署的优势将Gemma 3 QAT模型部署在RTX 4060等消费级GPU上具有以下优势：硬件门槛低：无需高端专业GPU，主流游戏显卡即可运行免费使用：一次性投入硬件后，可以无限制使用模型，无需支付API费用数据隐私：所有数据处理都在本地完成，不会上传到云端无内容限制：本地模型不受内容审查的限制，...
5产品性能：以H100、A100为例，在综合算力性能方面，在FP32、FP16，INT8等常用精度算力上，要高于同代的GeForce卡，在显存的客量和显存带宽方面更是优势明显，部分精度算力，消委级卡依然也非常强劲，比如4090在FP16的算力上和A100持平。6GPU品牌：Tesla卡只有英伟达品牌的产品，虽然GeForce卡的芯片也是英伟达的，但...
LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。为了理解这个过程，我们需要了解反向传播是如何执行的，以及在整个过程中层...
Google Gemma 3模型正式支持QAT（Quantization-Aware Training）技术，同步发布多种已量化版本，让开发者即便使用消费级显卡如Nvidia RTX 3090，也能在本地执行最多达270亿参数的语言模型，进一步降低大型人工智能模型的硬件门槛，扩大本地部署与边缘运算应用可能性。Gemma 3原始模型以BF16格式于Nvidia H100等高端GPU上执...
英伟达(NVDA.US)今天发布了面向游戏玩家、创作者和开发者的最先进消费级GPU——GeForce RTX(TM)50系列台式机和笔记本电脑GPU。在英伟达Blackwell架构、第五代Tensor Cores和第四代RT Cores的支持下，GeForce RTX 50系列在人工智能驱动的渲染方面取得了突破，包括神经着色器、数字人类技术、几何和照明。GeForce RTX 5090...
1. ExLlamaV2：在消费级GPU上运行本地LLMs的推理库 ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目，它是为现代消费级图像处理单元（GPU）上运行本地语言模型（LLMs）而设计的推理库。这款推理库的出现，可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算，而无需依赖于云端计算资源。这种方式不仅可以节省大量...
前言LLM的问题就是权重参数太大,无法在我们本地消费级GPU上进行调试,所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗,节省大量时间的方法:梯度检查点,LoRA和量化。本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享,若侵权…
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器，花费的开销也不是所有人都能够承担的。而QLoRa (Dettmers et al.， 2023)，只需使用一个A100即可完成此操作。在这篇文章中将介绍QLoRa。包括描述它是...
由副教授杨杨、南方科技大学讲席教授刘轶军及硕士研究生苏梓鑫共同研发的基于GPU并行的快速近场动力学算法，成功实现了英伟达消费级GPU计算速度的800倍提升。这一创新成果已在《计算力学学报》和《Engineering Analysis with Boundary Elements》上发表，深圳北理莫斯科大学作为首要完成单位备受瞩目。在计算力学领域，传统算法...
前言LLM的问题就是权重参数太大,无法在我们本地消费级GPU上进行调试,所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗,节省大量时间的方法:梯度检查点,LoRA和量化。 本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。