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2025-03-06 发布于广东
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大模型权重参数占用存储空间计算方法.docx

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大模型权重参数占用存储空间计算方法

大模型权重参数占用存储空间计算方法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

权重参数基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1神经网络与权重参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2权重参数的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.3权重参数的形式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

存储空间计算原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1存储单位介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2存储空间计算方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3压缩存储技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

大模型权重参数占用存储空间计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.1单一权重矩阵存储空间计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2多层权重矩阵总存储空间计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.3考虑模型其他组成部分的存储空间计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.1某一具体神经网络模型权重参数分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.2存储空间计算实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

优化策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.1权重参数压缩技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.2选择合适的存储介质．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.3合理设计神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

大模型权重参数占用存储空间计算方法（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

涉及的大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

二、权重参数存储需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

大模型权重参数的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

存储需求评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

三、权重参数存储空间计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

参数数量计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

参数大小估算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

存储空间计算模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

四、存储空间优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

压缩技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

模型裁剪与量化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

分布式存储方案探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

五、具体案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

案例背景介绍

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