科技有我_个人页

数字化时代，数据量持续暴涨，势必需要更加强大的体系架构。CPU作为云计算的管控和加速中心，通过软件定义的方式去做优化，不光成本高，而且难以实现用户不断增长的使用需求，所以就到了一个瓶颈期。在我看来，CIPU就是一个很好的破局思路，未来在科学计算、游戏渲染等很多场景的应用估计都会有着颠覆性的革新。 比如，CIPU能够通过特定的操作系统把阿里云全球200多万台服务器变成一台“超级计算机”，一方面接入物理计算、存储、网络资源，快速云化并进行硬件加速，另一方面接入飞天云操作系统，管控阿里云全球上百万台服务器，让算力虚拟化损耗降到0，并通过规模化应用RDMA网络技术，让访问云端比访问本地硬盘更快。也就是说，软件定义和硬件加速同在，从而带来更高性能、更低价格、更可靠的云计算服务，很容易就突破了现在云计算的瓶颈，直接从源头再造了云计算全新发展路径。 再比如，随着人们娱乐需求激增，追求越来越好的游戏体验度，游戏厂商自然会不遗余力地去全方位进行优化，这当中就少不了要依托CIPU的云计算新生态。就拿3D画面质量和游戏延迟来说，不断进行优化的过程中，管理基础设施规模越来越大，复杂程度越来越高，数据密集型的计算也越来越多，纯软件定义的以CPU为中心的云体系结构虚拟化成本就会很高，更重要的是不好实现低时延、高带宽、高品质的需求。而依托CIPU，通过深度定制底层基础设施，用全新的管控中心替换掉CPU的管控职能，调用、整合更多的软硬件资源，实现软硬件一体化，既能解决数据迁移带宽的问题，也能云化虚拟化管控数据中心，无疑能够为游戏渲染和延迟的持续优化提供强大的基础支撑。 另外，我觉得，未来基于CIPU的云计算新生态会愈发成熟和完善，像是神龙计算平台、盘古存储平台、洛神网络平台，以及阿里云其他自研产品等等，都能和CIPU进行深度适配，继而就形成了自研芯片、服务器、存储、网络、安全、计算、操作系统等软硬一体的新型计算体系架构，这样就进一步拓展了云计算的极致性能和体验，然后向着更多的应用领域延伸。

生成式AI是激发人类创作灵感还是替代人类艺术创作？ 代替人类艺术创作是完全不可能，AI即使再智能也是辅助人类生产生活的工具而已！! 著名的AI人工智能研究公司OpenAI在去年12月1日推出了重磅的超级对话模型ChatGPT，在全球人工智能领域引发了轩然大波 ChatGPT为何如此备受关注？ 其实在ChatGPT之前，已经有了一款生成式AI软件叫copilot，copilot在当时也备受关注，随着ChatGPT的退出，copilot的光芒慢慢被掩盖了，这是为什么？二者有何区别？ 二者都是生成式AI的工具，都可以用来自动生成代码，copilot更多的是被用来补全全程序代码，AI通过对已有代码的分析、不断进行模型训练，也采取了一些AI智能搜索和爬虫，以此生成对开发者有利的数据； ChatGPT则是采用了更先进更智能的训练模型，称为大规模预训练语言模型，集成了NLP（自然语言处理）+强化学习，在GPT-3预训练阶段就做到了多任务同时学习，类似于之前的prompt，也不难推断出在GPT-4会增加训练的数据集，也许会采用蓝脑计划项目中的模拟大脑结构的设计思路，并极有可能通过图灵测试，业界对它的展望是更希望能用于复杂的自然语言处理、机器翻译、文本生成。 对于“微软将ChatGPT整合到Bing中，以挑战谷歌”这个争议 简直是痴人说梦，Google在搜索引擎上的投入不是微软可以比的，微软最可能的做法是把ChatGPT做成一个ToB产品，披着ChatGPT的皮，以此去做宣传增大自己的热度，对于ChatGPT搞不定的问题，用自己的Bing去补充、完善和优化，实则还是一个搜索引擎，背后的AI技术来源还是OpenAI，想要挑战Google的地位，和登天的难度差不多！ 所以生成式AI的未来发展趋势在哪里？会代替人类艺术创作吗？ 要知道目前生成式AI正广泛应用于图像制作、电影修复和3D环境渲染的工具，未来的趋势也会和这几个行业相关，更加垂直和深入，比如：隐私保护、音频合成和降噪、趋势和欺诈评估等等，赋予模型更多的能力，达到商用的最佳效果，显而易见，再AI的未来趋势下也是达到一种辅助商用的效果，想要代替人类进行艺术创作完全不可能！