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最后,The script throws an out of memory error on the non-lora model forward pass. I can print GPU memory immediately after loading the model and notice each GPU has 62.7 GB of memory allocated, except GPU 7, which has 120.9 GB (out of 140.) Ideally, the weights should be distributed evenly. We can specify which weights go where with device_map. You might wonder why device_map=’auto’ distributes weights so unevenly. I certainly did, but could not find a satisfactory answer and am convinced it would be trivial to distribute the weights relatively evenly.
另外值得一提的是,在这一背景下,芯片产业的竞争逻辑正在发生根本性转变。一方面,端侧芯片从单一功能部件升级为系统级智能中枢,高集成度SoC成为支撑具身智能落地的关键载体;另一方面,算力基础设施的空间布局开始突破地面限制,向空天地一体化方向演进,近地轨道算力节点成为全球科技巨头争相布局的前沿阵地。
综上所述,没有Plan B领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看,都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态,把握发展机遇。