一、引言你有一张 RTX 4090，24GB 显存。你下载了 Llama-3.1-70B-Instruct，想在本机跑推理。然后发现：模型参数 70B，哪怕用 FP16（2 bytes per param），光是加载参数就需要 70×10⁹

先快速过一遍前向传播：token 先查表变成向量，然后逐层经过 Transformer Block，每层里用 Q、K、V 三个向量做自注意力，最后从词表分布里挑出下一个 token。 我们也知道了生成是自回归（Autoregressive）

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看 AI 芯片、GPU、模型训练和推理时，经常会看到这些词：FP64、FP32、TF32、BF16、FP16、FP8、INT8、INT4、NVFP4 它们本质上都在回答一个问题：计算机到底用多少 bit 来表示一个数字，以及这个数字怎么被表

一、RPC 分布式推理的核心原理llama.cpp 的 RPC 模式基于一个非常朴素的想法：大模型是一层一层叠起来的，不同层可以在不同机器上算。 Transformer 模型的每一层计算相对独立——上一层算完把结果传给下一层。这就给了分布式

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几周前我开始看 llama.cpp 的源码。想看看”为什么我这台本地的笔记本也能跑得动 7B 甚至 14B 模型”，结果发现——这个项目太有意思了。所以我准备尝试写篇系列文章（又开新坑😂）。 从推理引擎开始，如果你也想知道 llama.c