待验证50% 置信事实精确时间

一个15亿参数的模型使用Adam优化器时每个GPU至少需要约24GB的状态信息

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/26

首次发现

来源

MLOps面试准备指南：分布式训练、GPU调度与系统设计全解析

涉及实体

Adamconcept ZeROtechnology

相关事实

待验证一个千亿参数级别旗舰模型每次推断所需GPU资源可能比百亿参数模型高出10至20倍78% 相似待验证参数量更大、推理步骤更多的模型，其GPU算力消耗可能是轻量模型的10-50倍71% 相似待验证1000亿参数的模型处理单次推理请求需约80GB显存，百亿参数级别模型仅需约20GB70% 相似待验证阿里千问新一代模型参数达2.4万亿，是该系列首个突破万亿的多模态大模型，代码生成准确率据称达到94.7%，较上一代提升约11个百分点70% 相似待验证一个2万亿参数的模型即便使用FP8量化，其权重也高达2TB，每生成一个token就需完整扫描这2TB数据68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/802219

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/802219

MCP

get_claim(id=802219)