通过利用NVMe存储的高速数据传输能力，可以在内存有限的32GB Mac上运行1T参数的深度学习模型。该方法通过流式传输张量，克服了内存限制，使得大型模型的训练和推理成为可能。此技术的实现不仅提高了计算效率，还为资源受限的设备提供了新的使用场景，推动了AI模型的普及和应用。研究表明，流式处理能够有效管理内存，降低对硬件的依赖，适应不同的计算环境。...