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算力是什么?

回答

算力指的是计算能力(Computing Power)。可以简单粗暴地理解为 GPU 就是算力,电脑里的显卡就是 GPU,哪怕购买云服务,也是服务商买显卡“租”给用户用。一张显卡除了 GPU 外,还有一个重要参数是显存,显存用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据,如同计算机的内存一样,是存储要处理的图形信息的部件。

GPU 的诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作,尤其是在 3D 图形处理时,GPU 所采用的核心技术有硬件 T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等,而硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。

算力对于 AI 的价值更加直接,NVIDIA 的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上(而不是硅片栅-漏极间隔的物理尺寸上)继续延续着摩尔定律,但量子隧穿效应-普朗克长度的理论限制是 AGI 也无法突破的,因此需要除了工艺尺寸缩小的其他方案。从分析上能看到的几条路可能会有:

  1. 继续在硅基上发展:3D 堆叠形态等(需要更好散热)。
  2. 材料创新:硅基掺杂、石墨烯片等。
  3. 如果再跳脱一些到计算原理的层次,就是量子计算。量子计算目前距离商用可能比可控核聚变还更远,目前的应用方向主要还在量子加密传输上,在“计算”上需要突破的理论和技术都还有不少。
  4. 除了计算速度之外,另一个阻碍算力进展的是传输速度:可以想见高速网络会进一步进化、片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。
  5. 最后,是能耗和散热问题。这里的明珠是高温超导技术。去年已经有好几篇半造假的“高温超导突破”,今年加上了 AI 或许就会有真的突破。广义机器人也与算力相关。
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参考资料

你看我这算力如何?(硬件篇)

算力的字面意思就是计算能力(Computing Power),是随着区块链,AI等概念被反复提及,其实没什么特别的,可以直接转化成GPU就是算力,电脑里的显卡就是GPU,那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务,也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外,还有一个很重要的参数是显存。GPU:图形处理器(Graphics Processing Unit)又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU:中央处理器(Central Processing Unit)作为计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存:也被叫做帧缓存,它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样,显存是用来存储要处理的图形信息的部件。

你看我这算力如何?(硬件篇)

GPU的诞生源自对CPU的减负,使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作,尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等,而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

算力:3D堆叠、石墨烯、量子计算、高温超导。算力对于AI的价值更加直接,NVIDIA的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上(而不是硅片栅-漏极间隔的物理尺寸上)继续延续着摩尔定律;但量子隧穿效应-普朗克长度的理论限制是AGI也无法突破的,因此,一定要有除了工艺尺寸缩小的其他方案。我并不是专业人员,没法给出比较靠谱的判断,从分析上能看到的几条路可能会有继续在硅基上发展:3D堆叠形态等(需要更好散热)材料创新:硅基掺杂、石墨烯片等如果再跳脱一些到计算原理的层次,就是量子计算。量子计算目前距离商用可能比可控核聚变还更远,目前的应用方向主要还在量子加密传输上,在“计算”上需要突破的理论和技术都还有不少。除了计算速度之外,另一个阻碍算力进展的是传输速度:可以想见高速网络会进一步进化、片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。最后,是能耗和散热问题。这里的明珠是高温超导技术。去年已经有好几篇半造假的“高温超导突破”,今年加上了AI或许就会有真的突破。广义机器人。

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在 waytoagi 购买的算力包可以通过以下方式查看和使用: 测试平台:Tensor.Art 网址:https://tensor.art/ 专属邀请码:waytoagi 。登录并使用专属邀请码注册,普通用户每天免费有 100 个算力,使用邀请码的用户可以获得 200 算力。 Tensor.Art 使用指南: TensorArt 教学视频内容及其对应链接:
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2024-08-12
有哪些卖agi资源、算力、ai产品的平台或网站?
以下是一些售卖 AGI 资源、算力、AI 产品的平台或网站: 在 WaytoAGI 图像工具中,您可以购买“AI 算力”点用于进行人工智能任务和应用,包括图像生成、编辑、下载以及参与社区等操作。 对于希望自行部署 AIGC 服务的用户,以下云服务平台可供选择: AWS(亚马逊云服务):提供多种 AI 服务,如 SageMaker、Rekognition、Polly 等。资源丰富,灵活性强,但费用相对较高,适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform:推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用,支持多种编程语言和框架,具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure:Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载,与微软其他产品融合度高,提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud:提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台,融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速,针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云:提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品,支持主流深度学习框架部署,与阿里云其他产品生态集成度高。 部署 AIGC 服务通常需要大量算力和存储资源,利用云平台是便捷的选择。建议先评估实际业务场景和需求,再对比不同供应商的产品特性和价格,以选择最合适的部署方案。
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2024-04-30
给出一份目前开源大模型的算力、存储要求和部署方案的报告,可以附带优化方案,字数10000字左右。
由于篇幅限制,我无法直接给出一份 10000 字左右的报告,但我可以为你提供一个简要的大纲: 开源大模型的算力、存储要求和部署方案报告 一、引言 (一)背景介绍 (二)目的和意义 二、大模型的算力要求 (一)训练算力需求 1. 数据预处理 2. 模型训练 3. 超参数调整 (二)推理算力需求 1. 数据加载 2. 模型推理 3. 结果输出 三、大模型的存储要求 (一)训练数据存储 1. 数据集大小 2. 数据格式 3. 数据存储方式 (二)模型参数存储 1. 模型大小 2. 模型格式 3. 模型存储方式 (三)推理结果存储 1. 结果大小 2. 结果格式 3. 结果存储方式 四、大模型的部署方案 (一)云平台部署 1. 云计算服务提供商 2. 云计算资源配置 3. 云计算成本估算 (二)本地部署 1. 硬件设备需求 2. 软件环境配置 3. 网络连接要求 五、大模型的优化方案 (一)数据预处理优化 1. 数据清洗 2. 数据增强 3. 数据压缩 (二)模型架构优化 1. 模型压缩 2. 模型剪枝 3. 模型量化 (三)训练算法优化 1. 优化器选择 2. 学习率调整 3. 训练轮数控制 (四)推理加速优化 1. 硬件加速 2. 软件优化 3. 模型编译优化 六、结论与展望 (一)总结大模型的算力、存储要求和部署方案 (二)提出未来研究和发展方向的建议 请注意,以上只是一个简要的大纲,具体内容需要根据实际情况进行详细调研和分析。如果你需要更详细的报告,请提供更多相关信息,我将尽力为你提供帮助。
2024-03-20