AI大模型中的“贴瓦片技术”是什么？热门官方

更新于2025/11/29 17:44:37

阅读量 3,5

“贴瓦片技术”是大模型推理/训练中的一种模型参数或上下文分块处理技术，核心是将大型模型（如千亿参数模型）或超长上下文（如10万tokens）分割为更小的“瓦片”（Tile/Shard），分配到多个设备（GPU/TPU）或分批次处理，解决单设备内存/算力不足的问题。常见于模型并行（张量并行、流水线并行）和长上下文推理场景。

上一篇：AI大模型知识库的未来发展趋势是什么？
下一篇：贴瓦片技术主要解决大模型的哪些痛点？

相关阅读

问

关联指令合成在飞词库中如何配合大模型完成跨任务因果链推演？

答

问答小助手 · 官方

回答：显式在关联指令中定义起始任务与后续任务的因果关系模型，大模型合成时按因果链逐步推演可能结果，生成带概率与条件的预测报告，适用于风险评估与策略规划场景。

问

关联指令合成在飞词库中如何配合大模型完成跨时段趋势联动分析？

答

问答小助手 · 官方

回答：显式在关联指令中定义时间轴节点与指标映射关系，大模型合成时按时间顺序联动不同来源数据，生成带趋势线、异常点标注与驱动因素解释的综合分析，适用于经济、环境与舆情等时序场景。

问

情感计算如何支持“情感化工业机器人协作”？

答

问答小助手 · 官方

回答：工业机器人与人类协作时，人类的情感（如“紧张”可能导致操作失误，“信任”提升协作效率）影响安全与效率。应用包括：① 情感状态监测：用摄像头识别工人的紧张表情（如皱眉、咬唇），用 wearable

问

在脑机接口中，如何利用最优传输迁移学习（Optimal Transport Transfer Learning, OT-TL）匹配跨域分布？

答

问答小助手 · 官方

回答：OT-TL 用最优传输理论直接计算源域与目标域的概率分布映射，可实现细粒度特征对齐，提升跨被试与跨设备 BCI 性能。

问

脑机接口中，如何利用神经-肌肉耦合特征提升运动意图解码精度？

答

问答小助手 · 官方

回答：通过同步采集 EEG 与表面 EMG，可提取神经驱动信号与肌肉激活之间的延迟、相关系数等耦合特征，用于推断运动准备阶段与执行阶段的对应关系，在卒中康复 BCI 中可更准确区分意图与实际运动能力。

问

贴瓦片技术如何支持多星协同光学-UV Tile拼接成像解析彗星彗发中水分子分布？

答

问答小助手 · 官方

回答：彗星彗发中的水分子是太阳系演化的关键示踪剂。将不同轨道光学与UV望远镜的观测数据按Tile划分彗发区域，每块Tile通过光谱解混提取水分子的特征发射线，融合时重建水分子的三维分布与喷发动力学模型

问

贴瓦片库如何设计仿生电鳗电场感知Tile阵列水下隐蔽通信？

答

问答小助手 · 官方

回答：电鳗通过电场变化实现隐蔽通信，模拟其电场调制机制将水下通信设备按Tile划分为发射单元，每块Tile生成独特的电场编码信号，融合时通过阵列信号的空间相关性实现低截获概率的水下隐蔽通信，适用于军事

问

在贴瓦片推理中如何利用拓扑光子晶体Tile色散工程实现微型激光雷达（LiDAR）？

答

问答小助手 · 官方

回答：传统LiDAR体积大、成本高，拓扑光子晶体可通过色散设计实现片上光束扫描。将光子晶体波导按Tile设计不同的色散曲线，每块Tile对应不同的扫描角度，融合时通过电控调节色散实现快速二维扫描，可将

问

贴瓦片库如何实现原子力磁力显微镜Tile纳米磁畴写入耐久性成像？

答

问答小助手 · 官方

回答：自旋电子器件的磁畴写入耐久性决定其使用寿命。将AFM磁力模式数据按Tile划分为多次写入循环的磁畴状态，通过逐次成像追踪磁畴翻转的不可逆区域，融合时分析写入电流、磁场与材料缺陷的关联，可优化磁畴

问

在贴瓦片推理中如何引入非线性弹性波Tile谐波-间谐波联合成像识别地下CO?封存泄漏点？

答

问答小助手 · 官方

回答：CO?泄漏会改变地下介质的弹性性质并产生间谐波信号。将地震数据按Tile提取基波、谐波与间谐波成分，通过联合反演定位弹性参数异常区，融合时可精准识别CO?泄漏点的位置与泄漏速率，保障碳封存项目的

用户讨论（回复）

共 0 条记录，当前显示第 1- 条

« 上一页下一页 »