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解锁AI潜能, 国内AI算力产业现状分析
国内AI算力产业现状盘点随着GPT-4的万亿参数规模,国产大模型面临升级挑战。报告显示,国内厂商须提升模型参数规模,同时提高模型精度、训练效率和推理效率。唯有各方面全面突破,才能缩小与国际领先水平的差距。国产AI大模型飞速迭代,阶跃星辰万亿
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运营商智能AI算力网络打造数字经济新引擎
运营商算力网络整体发展情况运营商洞悉算力趋势,推出“算力网络”理念,以网强算,把握东数西算战略脉搏,积极推进算力发展。一年多来持续创新,充分发挥网络优势,全力推动算力网络发展。运营商算力网络核心理念算力网络:新型信息基础设施,赋能数字化转型
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7月前
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攻克国产化浪潮: 揭秘VMware虚拟机跨越信创V2V迁移的奥秘
破解VMware虚拟机信创V2V迁移三大难题国产虚拟化替代浪潮中,企业面临迁移难题,停机时长过长、兼容性差、成本高昂。为解决这些痛点,提供省心、省力、省钱的综合迁移方案至关重要。通过采用先进的迁移技术,可缩短停机时间,保障数据完整性。借助智
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7月前
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AI时代谁主沉浮? GPU芯片的角逐与变革
走进芯时代:AI算力GPU芯片分析虽然Al芯片目前看有SPU、ASIC、CPU、FPSA等几大类,但是基于几点原因我们判断GPU仍将是训练模型的主流硬件:1、Transformer架构是最近几年的主流,该架构最大的特点之一就是能够利用分布式
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iTransformer突破预测新高度,超越同行!在AI顶会中,Transformer模型在时间序列预测领域备受瞩目。而iTransformer的出现,带来了重大突破,在不调整任何模块的情况下,全面超越同行,成为该领域的新标杆。Transf
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7月前
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GPU,又称图形处理器,擅长处理大量简单任务,如图形渲染和视频处理。其并行处理能力使其在处理需要高计算量的任务时表现出色。GPU负责将复杂3D图形分解为像素,并通过计算确定每个像素的颜色,最终呈现出图像。其超强算力使图像生成顺畅且逼真,为游
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7月前
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HBM如何突破AI内存瓶颈, 实现高性能与安全并举的华丽转身?
HBM:AI的内存瓶颈,高壁垒高增速HBM现已成为算力提升的内存瓶颈。存储性能是高性能计算的核心制约,数据在存储器与处理器间传输时遭遇带宽和功耗瓶颈。为突破传统DRAM带宽局限,关键在于提升单I/O数据速率和位宽。HBM创新采用TSV、微凸
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7月前
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