我们为最“in”大模型，找到了另外一条图解思路

仍都会更为个人主义于那些要求调遣和系统设计当选者尽可能较低，同时价位较差的悬疑场面；但Intel已面世的Gaudi®️2和马上马上主角的其他较慢芯片，例如数据资料之中心GPU，则将会实现全面的补全，进而形成CPU可在慢歌国际标准数值时顾及AI较慢，GPU包括国际标准较慢支持，即顾及科学数值和AI较慢，而Gaudi®️ 则能一心一意兼修剖面深造较慢的一整套异构体显卡的产品中轴，这种中轴的含意，就在于都会包括更为加多样化、更为具价位的技术细节。

就更为别提Intel还都会为多种异构体显卡的产品辅以可以积极开展确立程式设计、轻而较易举迁移并能跨异构体调度算力森林资源的oneAPI工具箱包了。

Intel更进一步在AI或整个企业数值信息技术的异构体多芯中轴，仍未在脚踏实地地走向表象。其对CPU和AI较慢器等显卡的定向建模，也让大框架注意到了更为多的可能性。

最in practice的脚踏实弹简要

当然，事实上相比较于现有的主流大框架显卡跨平台，大家对Intel显卡在大框架上的建模还欠缺了解。本期篇名就将从外部上干货，为你手把手促使最in practice的实弹简要。

如上文之中所述的利用第四代至极强®️ 可拓展晶片组对LLM积极开展操练后量化的飞行测试，在本期篇名的第一篇篇文章之中，甚至还从外部附有了代码：

△启用增极强型 SmoothQuant 的样例代码

是不是有一种“开箱即用”的味道了？

同时，本期篇名也相当与时俱进地都会以ChatGLM、BLOOMZ、PyTorch minGPT主流大框架为案例，step by step教你实弹建模之道。

当然，面对实证之中可能都会涉及的更为加多样的疑问，我们也不仅局限于包括显卡较慢简要，而是都会考虑到更为多维度，例如LLM如何与大数据资料跨平台积极开展对接，以及如何更为好地积极开展数据资料安全或隐私之外的保护。

例如系列第二篇篇文章之中所述的：将至极强CPU跨平台配有的可信执行生存环境（Trusted Execution Environment，TEE）类技术——SGX用于为LLM包括隐私和数据资料保护生物科技技术细节，就可以更为好地公共利益数据资料在LLM框架操练和悬疑过程之中的保密性。

先前一点，就像我们前文所述的，Intel较慢AI仍未取而代之只有CPU这一个选项，所以Gaudi®️2虽然马上面世不久，但在本次篇名之中也都会露脸，而且除此以外是落在实弹层面，敬请期待。

篇名之中涉及CPU的实弹分享，更为多是愿意帮到真正要在业务范围之中脚踏系统设计LLM的最终应用程序，算是一切都是在较为广泛的金融业之中普及AI系统设计，如能充分利用调遣较为广泛的、基于CPU的IT基础设施和框架，是更为适度达成降本增效的要能的。

期待这些分享能帮助更为多调遣了Intel®️跨平台、对LLM跃跃欲试的应用程序，能在第一间隔时间积极开展系统性的追寻和实证，让大框架Go to vertical + in practice。

小结

基于金融业观察、实弹案例，我们也都会从之中迸发出更为多大框架较慢的意念。

如大框架“广告宣传”提高经济性，定然还都会有更为多更为加建模的技术细节。Intel为此都由开设了GitHub疑问对系统，愿意与您共同概述建模之道：

总而言之，Intel运用于多种晶片组和较慢器，并配以确立且较易用的工具箱来实现建模，已然是为大框架的飞速发展另辟了一条崭新的路径。

这背后的含意，正如HuggingFace的Simon举出：

一家独大，从来不是一件算是。

言外之意很值得注意了：全方位的蓬勃飞速发展才是直到现在之道。

本次的《最“in”大框架》篇名，也许显然是一个东端全方位更进一步的开始。

欢迎关注篇名，也相当期待可以和大家深入概述一波。

— 完 —

量子力学位 QbitAI · 头条号签约

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