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BQ9V_AI_Archite

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国内8种大模型体验测评报告（2023）
2023-8-21 15:48

AI与人类之间的差距最为明显。人类在情绪理解和处理方面通常具有更强的优势，和更灵活的处理能力。通过对处理日常事项（35%）、一语双关（30%）、人际关系（35%）问题进行分析发现，科技企业大模型中，商汤商量表现亮眼，百度...

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2023年CPU&GPU天梯图（最新版）
2023-8-18 15:35

GPU作为一种专门用于图形处理的芯片，在现代计算机中发挥着越来越重要的作用。它的性能主要由流处理器数量、频率和内存带宽决定。流处理器数量和频率决定了GPU的计算能力，内存带宽则影响了数据传输速度。在选择GPU时，需要根据...

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大模型AI算力剧增，谁来扛国产GPU大旗？
2023-8-15 16:51

众所周知，人工智能（尤其是大模型新兴应用领域）对AI算力需求超过了通用CPU的摩尔定律的发展速度，而异构计算的性能增长恰恰能够满足这些新兴领域的算力需求发展方向和趋势。...

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全球GPU呈现“一超一强”竞争格局
2023-8-14 11:51

目前英伟达产品 DGX GH200 已发布，互连技术强大，算力进一步升级。5月 29 日，英伟达在其发布会上，正式发布最新的 GH200 Grace Hopper 超级芯片，以及拥有 256 个 GH200 超级芯片的 ...

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超级芯片GH200发布，AI算力是H100的两倍
2023-8-10 09:16

英伟达在计算机图形学顶会 SIGGRAPH 2023 上发布了专为生成式 AI 打造的下一代 GH200 Grace Hopper 平台，并推出了 OVX 服务器、AI Workbench 等一系列重磅更新。...

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英伟达，GPU大招来袭！
2023-8-9 17:00

针对AI视频设计的通用GPU，与基于CPU的传统基础架构相比，其可提供高达120倍的AI视频性能，从而使能效提高高达99%，并降低总拥有成本；其同时优化了视频解码与转码、视频内容审核、视频通话等功能，如背景替换、重新打光...

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英伟达将取台积电6成CoWoS产能？
2023-8-9 09:35

据台媒电子时报报道，数月前英伟达AI GPU需求急速导致台积电CoWoS先进封装产能严重不足，近日台积电总裁魏哲家坦言，先前与客户电话会议，要求扩大CoWoS产能。...

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2023年AI开发平台分类、特征、规模及竞争格局
2023-8-7 16:14

AI开发平台主要分为传统的AI基础软件平台和集成式AI开发平台。AI基础软件为工程师提供了轻量级、易上手的开发环境；集成式AI开发平台集成了人工智能算法、计算能力和开发工具，并开放了机器学习、深度学习、训练模型等开发架构...

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智算中心网络架构选型原则
2023-8-7 09:13

通常，在在AI智算系统中，一个模型从生产到应用，一般包括离线训练和推理部署两大阶段；本文选自“ 智算中心网络架构白皮书（2023） ”“ 智能计算中心规划建设指南 ”，常用的对IB和ROCE V2高性能网络进行全面的...

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人工智能专题：光芯片—AI时代“芯”核心
2023-8-1 17:28

AI大模型的搭建离不开底层基础设施的建设，光模块作为高性能计算网络核心部件需求率先爆发。光芯片作为光模块的基础部件，其性能直接决定了光通信系统的传输效率，有望与800G光模块迎来高景气共振。...

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浅析GPU/CPU领域散热工艺的发展与路径
2023-7-20 09:17

CPU/GPU 算力、功率的提升持续拉动散热相关需求，且有加速态势。...

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英伟达Quantum-2 Infiniband平台技术
2023-7-18 16:02

Quantum-2采用最新一代NVIDIA Mellanox HDR 200Gb/s Infiniband网络适配器，支持高速数据传输和低延迟计算。结合NVIDIA GPU，实现加速计算和分布式存储，提高计算效率和资源利...

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关于Chiplet，AMD的5个经验分享
2023-7-16 16:13

我们五六年前开始推出EPYC和Ryzen CPU 系列。当时，我们撒了一张相当广泛的网来寻找最适合连接芯片（小硅块）的封装技术。这是一个由成本、性能、带宽密度、功耗以及制造能力组成的复杂方程式。提出出色的封装技术相对容易...

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华为盘古大模型3.0，重塑千行百业
2023-7-12 10:39

L1 层是 N 个行业大模型，华为云既可以提供使用行业公开数据训练的行业通用大模型，包括政务、金融、制造、矿山、气象等大模型；也可以基于行业客户的自有数据，在盘古大模型的 L0 和 L1 层上，为客户训练自己的专有大模型...

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OrionX AI芯片计算资源池化技术
2023-7-10 14:48

AI 应用与物理 GPU 服务器分离部署，允许通过高性能网络远程调用 GPU资源。这样可以实现 AI 应用与物理 GPU 资源剥离，AI 应用可以部署在私有云的任意位置，只需要网络可达，即可调用 GPU 资源。...

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