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1750亿参数模型仅模型权重（BF16精度）就需350GB存储，Adam优化器需维护一阶矩和二阶矩两份状态，合计超过1TB

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7/7/2026

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非均匀张量并行：NVIDIA提升LLM训练Goodput的容错新方案

rss7/6/2026

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Unverified以 float16 精度为基准每个参数约占 2 字节，7B 模型约需 14GB 显存/内存，70B 模型约需 140GB82% similar VerifiedFP16精度下，大模型每10亿参数约需2GB显存77% similar Unverified一个原始需要80GB显存的700亿参数模型经4-bit量化（Q4_K_M档）后仅需约40GB内存，推理质量在多数基准测试中损失通常在3%-8%以内75% similar UnverifiedFP16格式下，大模型显存需求的估算公式为：参数量 × 2 = 所需显存（GB），即每个参数以16位（2字节）浮点数存储75% similar

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