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展望2024: 中国AI算力能否引爆高性能计算和大模型训练的新革命?
2023年是人工智能发展的重要转折年,企业正在从业务数字化迈向业务智能化。大模型的突破和生成式人工智能的兴起为企业实现产品和流程的革新提供了先进工具,引领产业迈入智能创新的新阶段。在这个新时代,企业不再仅关注如何增强智能化能力,而更加注重如何利用人工智能实现产品和流程的革新。
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来自: 云存储
Electronic Design Automation (EDA) 数据上云解决方案
基于文件存储 CPFS 的 EDA 解决方案可大大加速 EDA 工作流,提高效能。 CPFS 提供高性能文件处理,缩短芯片上市周期;其云端的弹性扩展,使得业务快速上线;并行计算共享存储,加速工作流效率;同时提供简单易用的特性简化数据管理。本文详细剖析了 EDA 行业背景、EDA 芯片设计流程及 EDA 工具、EDA 工作流的存储需求和 IO 模型以及EDA 工作流的数据挑战。详细阐述了 EDA 数据上云整体解决方案以及基于 CPFS 的 EDA 解决方案、最佳实践及案例。
探索大模型世界的多元算力:CPU、GPU与算存互连的复杂比较与重要性分析
据科技部新一代人工智能发展研究中心发布的报告显示,我国已发布79个参数规模超过10亿的大模型,几乎形成了百模大战的局面。在大模型研发方面,中国14个省区市都在积极开展工作,其中北京拥有38个项目,广东拥有20个项目。
阿里云GPU服务器V100 GPU计算卡价格表
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英伟达 H100 vs. 苹果M2,大模型训练,哪款性价比更高?
训练和微调大型语言模型对于硬件资源的要求非常高。目前,主流的大模型训练硬件通常采用英特尔的CPU和英伟达的GPU。然而,最近苹果的M2 Ultra芯片和AMD的显卡进展给我们带来了一些新的希望。
探秘英伟达显卡的制造之路 | 英伟达断供GPU,中国大模型何去何从?
在当今时代,人工智能技术正以前所未有的速度发展,推动着各个领域的创新与变革。作为人工智能技术的核心引擎之一,高性能GPU扮演着至关重要的角色。在这个领域,英伟达的H100无疑是一款备受瞩目的高端产品。它针对高性能计算和人工智能应用而设计,具备强大的计算能力和高内存容量,以及先进的互连技术,可以有效提升集群中的计算效率,加速深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的AI训练和推理任务。
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