今年《政府工作报告》提出:“适度超前建设数字基础设施,加快形成全国一体化算力体系,培育算力产业生态。”
随着chatgpt的出圈,大家可以明显感受到全社会对于生成式人工智能技术的广泛关注,随着大模型的数量和模型参数量不断激增,对算力的需求也越来越高。
布线系统作为大型数据中心的关键基础设施之一,如何利用数字化管理工具提高其交付及运维管理效率,也是我们一直在思考的问题和探索实践的方向。
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由于外部环境的变化,适用于大模型训练任务的 gpu 整体规模无法继续增长。这些存量 gpu 组成的集群,仍然是当前加速大模型训练的主要 ai 算力来源。同时,各类国产 ai 芯片开始大规模投入实际生产任务。在未来一段时间内,数据中心的 ai 算力将保持多种芯片并存的现象。
ai技术对于华为来说,不仅是业务能力的拓宽,更是战略模式的探索
gpu可以大幅缩短ai算法的训练和推断时间,从而节省时间和成本
最近科技圈的两个热点,一个是微软的ai搞崩了电网,让大家担心未来电不够用;另一个是小米发布了纯电su7,再一次掀起了人们对电动汽车的兴趣。这两件事的共同点是,都与人工智能和电密切相关,而从更深层次去探讨,后者可能还真是前者的解药。