Tinybox – A powerful computer for deep learning

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最后,全驻留模式 —— 模型可完全装入GPU和内存。无需NVMe I/O。达到完整的Metal GPU速度。专家流模式 —— 适用于混合专家模型(如Mixtral)。仅非专家张量(约1GB)常驻GPU。专家张量按需从NVMe通过缓冲池流式加载,配合神经元缓存(99.5%命中率)在预热后消除大部分I/O。密集前馈网络流模式 —— 适用于超过GPU容量的密集模型(如Llama 70B)。注意力与归一化层常驻GPU(约8GB)。前馈网络张量(约32GB)通过动态大小的缓冲池从NVMe流式加载,并带有可调整的预取提前深度。

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关于作者

吴鹏,资深行业分析师,长期关注行业前沿动态,擅长深度报道与趋势研判。

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