就连奥特曼最近在20VC的采访中,提及了OpenAI目前增长的「核心瓶颈」: 我们有世界上最优秀的研究人员和研究文化。如果计算资源不足,将会拖慢我们的步伐。 一句话概括就是:给我算力! 然而,由于摩尔定律限制,从14nm到7nm再到5nm的制程进步,所带来的性能增益越来越有限。 我们需要有这样一个认知,即AI对算力的需求无...
就连奥特曼最近在20VC的采访中,提及了OpenAI目前增长的「核心瓶颈」: 我们有世界上最优秀的研究人员和研究文化。如果计算资源不足,将会拖慢我们的步伐。 一句话概括就是:给我算力! 然而,由于摩尔定律限制,从14nm到7nm再到5nm的制程进步,所带来的性能增益越来越有限。 我们需要有这样一个认知,即AI对算力的需求无...
如果OpenAI在云端使用A100的成本是1美元/h,那么仅这一次的训练,成本就会高达6300万美元。 算法效率不高 当然,系统不是全部,AI训练是一个超级复杂的计算系统。 如果模型算法结构与硬件结构匹配不合理、并行化处理不科学等都会导致整个计算平台的利用率偏低。 除此以外,机柜之间若想实现高速的互联,不仅耗电,且散热不够...
01随着模型参数量和数据量的增加,人工智能对算力的需求越来越大,单芯片所带来的算力驱动已无法满足需求。 02然而,英伟达最先进的芯片依然无法满足当下人工智能在算力上的需求,更大的集群成为突破算力瓶颈的关键。 03浪潮信息发布了融合架构3.0,以万卡集群为设计出发点,通过高速互联总线实现计算存储解耦。 04通过软件算法...
就连奥特曼最近在20VC的采访中,提及了OpenAI目前增长的「核心瓶颈」: 我们有世界上最优秀的研究人员和研究文化。如果计算资源不足,将会拖慢我们的步伐。 一句话概括就是:给我算力! 然而,由于摩尔定律限制,从14nm到7nm再到5nm的制程进步,所带来的性能增益越来越有限。
就连奥特曼最近在20VC的采访中,提及了OpenAI目前增长的「核心瓶颈」: 我们有世界上最优秀的研究人员和研究文化。如果计算资源不足,将会拖慢我们的步伐。 一句话概括就是:给我算力! 然而,由于摩尔定律限制,从14nm到7nm再到5nm的制程进步,所带来的性能增益越来越有限。
如果OpenAI在云端使用A100的成本是1美元/h,那么仅这一次的训练,成本就会高达6300万美元。 算法效率不高 当然,系统不是全部,AI训练是一个超级复杂的计算系统。 如果模型算法结构与硬件结构匹配不合理、并行化处理不科学等都会导致整个计算平台的利用率偏低。