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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.
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进一步分析发现，表面上，以迪士尼为代表的好莱坞影视巨头集体抵制Seedance，是为了捍卫内容版权的“正义性”，可在技术竞赛背后的大国博弈中，版权保护会不会沦为一种牵制国产大模型发展的“政治工具”？
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从另一个角度来看，当聪明人一起工作时，沟通本身早已不是难题。他们逐渐发现，那些连聪明人也不得不做的“机械性工作”，才是提升效率的真正空间。
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与此同时，他们目前也在探索智能体间更高效的通信机制，以及缓存到缓存的复制能力。在他看来，基础设施与AI发展应该产生丰富的协同效应，这才是真正的软硬件协同，也是无问芯穹始终追求的目标。
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