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硬核拆解:GPT-5、Claude和Gemini是如何训练和推理的?
前谷歌TPU架构师Pope完成了一次AI“解密”:他估算,如果不批量处理用户请求,单次推理成本可能高出1000倍。而GPT-5的预训练数据量,是理论最优解的100倍。此外,DeepSeek V3拥有256个专家,每次推理只激活其中一小部分。MoE(混合专家)架构被限制在一个机架72块GPU以内,这是制约模型规模扩展的核心物理瓶颈之一。
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