主要观点总结
文章介绍了随着人工智能行业进入大模型时代,算力需求急剧增长,国内外科技厂商纷纷布局AI算力基础设施的情况。以百度推出的百舸AI异构计算平台为例,详述了其在大模型训练、部署和调优方面的优势,及其如何解决多类型芯片混合训练、数据中心电力消耗等问题。同时指出大模型时代的算力需求促使云厂商在优化架构、降低成本等方面寻找突破点,而百舸已经做好应对未来更大规模集群的挑战准备。
关键观点总结
关键观点1: 大模型时代对算力的需求
随着模型规模急剧扩张,AI算力需求迎来爆炸式增长。无论是前期训练还是后期推理,都是如此。大规模GPU算力集群已成为必然选择。
关键观点2: 百度百舸AI异构计算平台的优势
百舸AI异构计算平台推出了百舸4.0版本,解决了多芯混合训练、数据中心电力消耗、网络通信和负载等问题。该平台具备多芯异构、大模型训推加速、高有效训练时长和高算力资源利用率等特性。
关键观点3: 五大维度完成算力破局
针对能耗有效率、单卡算力有效率、并行扩展有效率、有效训练时长和资源利用率等五大行业痛点问题,百舸4.0对症下药,用技术突破为算力释放保驾护航。
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