当模型的参数超出单个 GPU 的内存容量时，推理系统将面临严峻的挑战。为解决此问题，采用了诸如量化（减少表示模型权重的位数）和卸载（将数据移出 GPU）等技术。此外，分片将模型分割到多个 GPU 上，而复制则创建副本以提高吞吐量。理解这些分布策略，包括张量并行、流水线并行和专家并行，至关重要，因为通信带宽成为关键限制因素，而仅仅增加 GPU 数量并不能保证性能的提升。 AI
影响 解释了部署大型 AI 模型的关键技术，这对于优化推理性能和管理硬件限制至关重要。
排序理由 该条目解释了与 AI 模型部署相关的技术概念，而不是宣布新版本或重要的行业事件。
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