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在当前这样一个信息爆炸的时代,企业需要处理的数据量呈指数级增长,企业数字化转型已经步入了更具挑战的“深水区”。 算力基础设施能够保证企业有足够的能力来存储、处理和分析这些数据,从而获得有价值的业务洞察。 作为承载巨大计算能力的关键,云计算基础设施已成为各行各业克服挑战的关键支柱。 随着大模型的兴起,“数据飞轮”这一概念逐渐进入人们的视线。如今的大模型AI技术大多依赖于数据驱动,需要通过数据的持续迭代来提升模型的性能。“数据飞轮”的作用正是在于能够让各种应用场景中的数据得到有效利用,并反馈到模型中,实现模型的不断优化,使其更加符合实际需求,并迅速迭代。 当前基础大模型训练所需要的最大AI算力集群规模,已经从单一集群千卡逐步提升至万卡量级。同时,很多智算中心已经部署的GPU集
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