作者：老余捞鱼

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写在前面的话：
       本文主要介绍如何在家用设备上运行大型开源语言模型Llama 3.1 405B，首先我会解释构建人工智能集群来提高运行效率的原理，随后会演示如何通过Distributed Llama项目支持在多个设备上运行LLM模型，并会针对同步数据量进行优化。

       在开源大型语言模型（open LLM models）和闭源大型语言模型（closed LLM models）之间的竞赛中，开源模型的最大优势在于您可以在本地运行它们。您不需要依赖外部提供商，也不需要支付额外的费用，只需承担电力和硬件成本。然而，随着模型大小的增加，这一优势开始减弱。运行需要大量内存的大型模型并不容易。幸运的是，使用张量并行（Tensor Parallism）和分布式推理（distributed inference）可能是一种可行的解决方案。

一、张量并行（Tensor Parallism）

       在大型语言模型（LLMs）中，大多数计算涉及矩阵乘法，这大约占所有计算的97-98%。矩阵乘法很容易在多个CPU/GPU核心之间并行化。我们也可以在多个设备上执行相同的操作。设备可以这样分割，每个设备只计算矩阵乘法的一部分。如果一个设备可以在n秒内完成矩阵乘法计算，那么两个设备应该在n/2秒内完成计算！这就是张量并行。