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摘要： 大型语言模型（Large Language Models, LLMs）如GPT-OSS、GPT-4、LLaMA和Mixtral的快速发展显著提升了人工智能的能力边界，但同时也带来了严峻的内存资源挑战。以1200亿参数的模型为例，在FP16精度下仅权重存储就需要约240GB的内存空间，这远超单个NVI 阅读全文