待验证50% 置信事实精确时间
巨型模型存储全部权重需数TB显存，运行需要由A100或H100组成的GPU集群
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/16
首次发现
来源
相关事实
待验证对于拥有数块专业级GPU（如A100 80GB或H100）的小型团队而言，270GB模型已进入可操作的范围77% 相似待验证A100/H100等数据中心GPU采用HBM高带宽内存技术，通过3D堆叠实现80GB乃至更大显存容量76% 相似待验证百万Token级别的单次推理需要数十至数百GB的高端GPU显存（A100/H100级别）76% 相似待验证传统GPU如NVIDIA A100/H100在推理阶段面临内存带宽瓶颈，模型权重需要在每次生成Token时从显存反复读取72% 相似待验证支持128K上下文的70B参数模型的KV Cache满负荷时可能需要数百GB显存，超过单张H100的80GB显存容量70% 相似
引用此条事实
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