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驱动AI变革 长江存储PE501 61.44TB QLC企业级SSD评测
前言和拆解
AI人工智能如今已经深度渗透到各行各业,而AI的本质就是应用GPU服务集群、高速网络与高性能分布式存储,通过高度并行化扩展吞吐量。百万Token级的上下文长度下,KV Cache规模远超HBM容量,在AI推理阶段, ...
DeepSeek V4模型加载
我们使用2位量化版的DeepSeek V4 Flash模型,测试长江存储PE501 61.44TB的模型加载性能。模型体积大约86.7GB,需要至少128GB内存的工作站或服务器平台才能加载。Llama.cpp加载模型用时60秒完成: 在长上下文对话中,KV缓存对推理速度产生明显影响。与紧缺的显存相比,SSD更适合用来保存KV缓存。下图的演示中我们使用ds4开源项目,在长江存储PE501上创建了80GB容量的KV缓存: |
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