首选NVIDIA显卡:SD1.5约需4GB显存,SDXL建议8GB以上;RTX 3060 12GB性价比高,追求速度可选4090。AMD与苹果芯片生态较弱。
主流方案包括量化技术（INT8/INT4/FP8）、模型剪枝与蒸馏、KV Cache优化、Flash Attention等高效注意力机制、投机采样（Speculative Decoding）、张量并行/流水线并行、算子融合、PagedAttention内存管理，以及vLLM、TensorRT-LLM等推理框架的系统级优化。
首选NVIDIA显卡:SD1.5约需4GB显存,SDXL建议8GB以上;RTX 3060 12GB性价比高,追求速度可选4090。AMD与苹果芯片生态较弱。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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原始数据开放下载，可复核。
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2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
影响显著。Embedding决定召回上限，其语种覆盖、领域适配、向量维度与最大长度会直接改变检索质量；应结合MTEB及自建标注集评测，配合合理分块、混合检索（BM25加稠密向量）与重排序，才能稳定提升端到端效果。
应构建贴合业务的私有评测集,衡量准确率、延迟、稳定性与幻觉率,再折算单次成功任务成本,即token单价乘平均用量除以通过率,公开榜单仅作参考。
张量并行将单层内的权重矩阵按行或列切分到多卡：MLP中第一个线性层列切、第二个行切，注意力按头切分，各卡独立计算局部结果后通过AllReduce聚合，需依赖NVLink等高带宽互联以抵消频繁通信开销。
影响很小。BF16 动态范围与 FP32 相同，配合 FP32 主权重和累加，最终精度基本无损；FP16 因范围窄易下溢，需要损失缩放。归一化、Softmax、损失计算等敏感算子应保持高精度，否则可能出现不收敛或精度下降，FP8 训练则需更精细的缩放策略。
滑动窗口注意力可使计算与显存随长度线性增长，并借多层堆叠扩大理论感受野，但信息逐层衰减，窗口外的精确检索无法保证；配合 attention sink、全局 token 或记忆压缩才能稳定流式处理，但仍不等于真正的无限上下文。
向量数据库存储文档嵌入，并用HNSW、IVF等近似最近邻算法做语义检索，召回Top-K片段注入提示词，为模型补充外部知识、降低幻觉，同时支持增量更新与元数据过滤。