数据中心中的 AI 推理：打破效率与成本的权衡

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训练和推理包括数据中心 AI 处理的两个关键方面。了解两者之间的区别，以及所涉及的成本效益问题。 在数据中心执行人工智能 （AI） 工作负载（图 1）涉及两个关键过程：训练和推理。乍一看，这些过程似乎很相似 — 都涉及读取数据、处理数据和生成输出。仔细检查会发现它们之间存在显着差异。   图 1. 在 AI 工作负载需求的推动下，数据中心的计算需求持续飙升。 数据中心中的训练与推理：主要差异 以具有数千亿甚至数万亿个参数的大型语言模型 （LLM） 为例，AI 模型的复杂性呈爆炸式增长，这推动了对训练和推理的前所未有的计算需求。然而，它们的运营要求和优先事项却大相径庭。 计算性能 训练是一个计算量非常大的过程，需要 ExaFLOPS 的能力来分析和提取大量（通常是非结构化数据集）中的模式。此过程可能持续数周甚至数月，因 ………………………………