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“小顯存，大模型”國數(shù)集聯(lián)解讀如何降低AI普惠門檻
- 實(shí)的問題擺在中小企業(yè)面前：如何在有限預(yù)算內(nèi)，安全、高效地本地化運(yùn)行這些模型？國數(shù)集聯(lián)嘗試從“運(yùn)力”的角度給出方案——用更經(jīng)濟(jì)的DDR內(nèi)存和CXL互聯(lián)技術(shù)，緩解對(duì)昂貴顯存的依賴，讓“小顯存”也能跑起“大模型”。一、行業(yè)背景：大模型與中小企業(yè)之間的“顯存墻”當(dāng)前，大模型的參數(shù)規(guī)模已從千億向萬億邁進(jìn)，而單張GPU的顯存容量卻受物理工藝、成本限制，增長相對(duì)緩慢。如果要完整容納一個(gè)DeepSeek 671B（FP8需約700GB）或Qwen3 235B（FP8需約280GB），仍需多卡并行、顯存疊加的方式實(shí)現(xiàn)，這直
- 關(guān)鍵字： 顯存 大模型 國數(shù)集聯(lián) AI普惠
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