不同模型的参数规模以及上下文长度
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全球主流模型厂商的长上下文布局（实线框代表暂未落地，实框代表已经落地）
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随着模型参数量和上下文长度的增加，其在推理过程中对于内存容量的要求也在不断提升。在推理过程中，模型的所有权重全部加载到内存中，才能完成计算。而随着参数量的增加，权重占用的内容也在不断增加，因此对于内存有更大的要求。此外，模型上下文越长，每一层输出的特征向量序列就越长，这些中间结果需要暂时缓存到内存中，用于后续层的计算。因此，当上下文长度增加时，推理过程中的内存开销也会相应增加。总体而言，近年来，模型参数量和上下文长度的增加使得其对于AI芯片内存容量的要求不断提升，而当前以HBM为主的AI芯片内存容量的升级速度是落后于模型对于内存容量的要求的。
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