引言
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）已经成为研究的热点。这些模型在处理复杂任务、生成高质量文本等方面展现出强大的能力。然而，大模型的运行和部署面临着诸多挑战，特别是在服务器层面。本文将深入探讨大模型在服务器上的高效运作之道，分析其面临的挑战以及解决方案。
大模型运行面临的挑战
1. 内存与带宽需求
大模型的推理过程中，需要将全部的模型权重参数、计算过程中的KV Cache等数据存放在内存中。随着业界LLM的网络架构从GPT架构走向MOE架构，主流开源模型的尺寸越来越大，千亿及以上参数的模型已经成为主流。运行一个千亿大模型（100B），则需要200-300GB的显存空间，这对内存容量提出了极高的要求。
此外，大模型的推理主要分为预填充和解码两个阶段。预填充阶段把Prompt一次性输入给模型进行计算，对显存的需求更大；解码阶段，每次推理仅生成1个token，计算访存较低，对内存带宽的需求更大。因此，千亿大模型的实时推理，计算设备需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。
2. 算力与带宽需求
大模型的推理过程中，算力和带宽需求巨大。预填充阶段对算力的需求更为明显，而在解码阶段，虽然每次推理仅生成1个token，但对带宽的需求更大。因此，大模型的实时推理需要计算设备具备较高的计算能力和数据搬运效率。
3. 安全风险
随着DeepSeek等大模型的流行，越来越多的公司和个人选择将该开源大模型私有化部署。然而，若一不留神，则可能面临极大的安全风险。例如，Ollama等开源大语言模型服务工具在默认情况下并未提供安全认证功能，这导致许多部署DeepSeek的用户忽略了必要的安全限制，未对服务设置访问控制。
服务器高效运作之道
1. AI通用服务器
为了解决大模型在服务器上的运行问题，业界推出了AI通用服务器。这些服务器采用高密度设计，配备高性能CPU和大量内存，能够满足大模型的运行需求。例如，浪潮信息研发的2U4路旗舰通用服务器NF8260G7，通过张量并行、模型压缩量化等技术，解决了通用服务器的CPU计算资源不足、内存带宽瓶颈、缺乏大规模并行计算环境等问题。
2. CPU推理服务器
CPU推理服务器成为中小企业理想的新选择。与GPU服务器相比，CPU服务器在处理多样化工作负载时性能表现优秀，且具有更高的性价比和更简单的运维。例如，浪潮信息发布的元脑CPU推理服务器，能高效运行DeepSeek-R1 32B和QwQ-32B等适合企业日常需求的推理模型。
3. 安全措施
为了保障大模型应用的安全运行，需要采取一系列安全措施。例如，对Ollama等开源大语言模型服务工具进行安全加固，增加安全认证功能，限制访问权限，以及定期进行安全漏洞扫描和修复。
总结
大模型的运行和部署面临着诸多挑战，但通过采用AI通用服务器、CPU推理服务器以及安全措施，可以有效解决这些问题。随着技术的不断发展，大模型在服务器上的高效运作将成为现实，为各行各业带来更多可能性。