标签：显存

2026-01-06andy阅读(23)评论(0)

引言：为什么传统部署方法无法应对LLM的流量高峰？ 大型语言模型（LLM）的部署面临两大核心挑战：低延迟（用户响应时间）和高吞吐量（每秒处理的总请求数）。传统的推理框架，如基于标准的Hugging Face Transformers，在处理...

2025-12-24andy阅读(47)评论(0)

在训练或部署超大规模AI模型（如千亿参数LLM）时，GPU显存（VRAM）是最大的瓶颈。尽管单卡显存容量不断提升，但模型增长速度更快。解决这一问题的核心技术思路是实现“分级存储”（Memory Tiering），将高频访问的“热数据”驻留在...

2025-12-02andy阅读(119)评论(0)

引言：AIGC训练中的“内存墙”挑战 Stable Diffusion（SD）这类大型生成模型，尤其是在高分辨率图像（例如512×512或更高）上进行微调或预训练时，对GPU显存（VRAM）的需求极其苛刻。对于拥有80GB显存的N...