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盒马总裁侯毅:将加大全产业链投资,继续重投入、扎硬寨、打笨仗

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口罩倉儲1年花費逾億! 審計部提醒:注意後續有無經費支應 - 政治

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超级算力背后,TA们扮演了什么角色?

  曾有超算中心通过增加图形加速器硬件(GPU)来应对AI类需求,但算力消耗巨大,以训练一个有1750亿参数的GPT-3模型为例,需要“355个GPU年”(一块GPU运行355年的运算量),一次训练费用就高达460万美元。   显然,使用超算技术架构处理人工智能业务成本高昂(经费或者时间)。   “人工智能计算中心借鉴了传统超算中心大规模并行和数据处理的技术架构,以图形芯片为计算算力底座,为人工智能快速赋能发展和应用提供新型算力基础设施。”浙江大学计算机科学与技术学院副院长、浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。   区别于传统的超算中心,人工智能计算中心因产业而生,尽管在赋能产业方面游刃有余,“但让智算中心去跑需要运行数万不同类型软件的任务,就勉为其难了”。   “赋能”新赛道   �

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