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AI角色扮演类的平台有哪些

回答

以下是一些 AI 角色扮演类的平台:

  1. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户可以设计理想的伴侣,关系会随时间发展,其能存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。
  2. Anima:正在尝试建立虚拟朋友。
  3. Charisma.ai:旨在为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具以便创作者给角色设定目标。
  4. Convai.com:为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力的平台。
  5. Inworld.ai:为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具以便创作者给角色设定目标。
  6. 筑梦岛:AI 角色扮演对话平台,背靠阅文,内容 IP 资源相对比较丰富。具有单人聊天、多人聊天、AI 角色设定、梦境分享、小剧场、创建角色和群聊等功能。
  7. Character.ai:用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行信息交流,包括名人、动漫角色等,还可以创建自己的角色。
  8. Talkie:主打情感路线,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感更强,每个 npc 带着自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

游戏中的生成式 AI 革命

许多初创公司正考虑使用生成性AI来创建你可以互动的可信角色,这部分是因为这个市场在游戏之外具有如此广泛的适用性,比如虚拟助手或接待员。创建可信角色的努力可以追溯到AI研究的初期。实际上,经典的“图灵测试”对人工智能的定义就是人类应该无法区分与AI还是人类的聊天对话。目前,有数百家公司正在构建通用聊天机器人,其中许多由类似GPT-3的语言模型驱动。较少数公司正在特意尝试为娱乐目的构建聊天机器人,例如[Replika](https://replika.com/)和[Anima](https://myanima.ai/),他们正在尝试建立虚拟朋友。与虚拟女友约会的概念,就像在电影《她》中所探索的那样,可能比你想象得更接近现实。我们现在正在看到这些聊天机器人平台的下一代迭代,如[Charisma.ai](https://charisma.ai/)、[Convai.com](https://convai.com/)或[Inworld.ai](https://inworld.ai/),它们旨在为具有情感和自主权的完全渲染的3D角色提供动力,并提供工具,以便创作者给这些角色设定目标。如果这些角色要适应游戏或在推动情节向前发展中担任叙述角色,这一点是重要的,而不仅仅是装饰。

虚拟陪伴 爱你不容易

筑梦岛,AI角色扮演对话平台,背靠阅文,内容IP资源相对比较丰富功能1:聊天单人聊天是用户与AI角色交互的最基本模式,本质依旧是一问一答的多轮对话。支持重新生成。多人聊天是一种伪群聊,通过指定某个角色对用户的话进行回复,但AI角色直接不能对话功能2:AI角色Ta的设定是每一个角色最核心的人设属性。产品侧是一段角色介绍,而背后往往对应着一段高质量Prompt,甚至有其他工程、模型层面的优化措施梦境是用户分享的与AI角色聊天的片段。其他用户可以基于此对话片段继续参与聊天小剧场是【人设+场景】的对话聊天模式。同样的角色处于不同的场景背景,会展开不同的故事功能3:创建创建梦中人即捏崽,需要用户提供各类信息,其中最核心的依旧是完整设定这样的人设背景信息创建梦屋即拉群,用户可以添加多个AI角色创建一个群聊

问: 现在 AI 虚拟陪伴有哪些产品和项目?

AI虚拟陪伴是一个新兴的领域,已经有一些产品和项目在这个领域中取得了显著的进展。以下是一些例子:1.Character.ai:这是一个AI虚拟陪伴平台,用户可以与数百个AI驱动的角色进行信息交流,包括名人、动漫角色等。用户还可以创建自己的角色,赋予他们描述、图像、个性,甚至更高级的特性。2.Replika:这是一款AI虚拟陪伴应用,用户可以设计理想的伴侣,随着时间的推移,你们的关系会有所发展。你的Replika会存储记忆,以便在未来的对话中参考,甚至可以给你发送照片。3.Talkie:这是一款AI虚拟陪伴应用,主打情感路线。Talkie中设计有大量的npc,游戏和休闲娱乐体验感更强,每个npc即带着一个自己的剧情体系,在与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。以上产品和项目都在尝试通过AI技术来满足人们在社交、情感、陪伴、支持等需求。但是,每个产品和项目都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品或项目。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

其他人在问
可灵ai如何保持人物一致性
要保持可灵 AI 中人物的一致性,可以参考以下方法: 1. 人物设定: 明确主角、配角等人物的性格特点、外貌特征等,如主角是一位 40 岁的中年男探险家,性格特点是面对挑战从不轻言放弃,外貌特征是健壮、棕色头发、常穿探险服。 2. MJcref 控制人物一致性: 先根据人物设定,在 MJ 里筛选适合的人物形象,选中后右键复制图片链接。 在尾缀加入【cref 图片链接】控制人物一致性,【cw 数值】控制权重。 对于镜头较多的角色,建议炼个人物模型出来控制,不然 MJ 容易不稳定。 3. 控制多人物场景统一: 先控制一个角色再进行重绘。 选一张合适的图片后,点击 Vary进行局部重绘,并把尾缀机器人的 cref 链接改成主角的 cref 链接。 4. 通过 prompt 格式实现“角色一致性”: 公式:发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他(动作、镜头等)。 发型/衣物:构造尽可能多的角色非面部视觉元素,产生观众对角色的“一致性观感”。 年龄:约束角色年龄特征。 环境:约束能够产生相同观感的环境空间,尤其是光环境,增加观众对于形象认识的“一致性”认知。例如: 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,面部被烛光照亮,表情惊讶,环境昏暗明暗对比强烈。 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,侧对镜头,微微仰头走在一片暗绿色的森林中,面部被手中提着的油灯照亮,环境昏暗明暗对比强烈。 一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头,看着面前桌上的蜡烛,环境昏暗明暗对比强烈。 中景拍摄一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,在一个梦幻感的暖色调房间里,全身贯注地拼装面前的积木玩具。
2024-12-21
你只知道AI相关的事情吗
我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域,涵盖的内容非常广泛,包括但不限于以下方面: 基础理论:如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展:AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础:统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(掌握条件概率、贝叶斯定理等知识)。 算法和模型:监督学习(了解线性回归、决策树、支持向量机等算法)、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(知晓其基本概念)。 评估和调优:性能评估(知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能)、模型调优(学会使用网格搜索等技术优化模型参数)。 神经网络基础:网络结构(理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、激活函数(了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数)。 同时,AI 在各行各业有着广泛的应用场景,例如: 医疗保健:医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:等等。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-21
小白如何学习ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归;无监督学习是基于无标签数据自主发现规律,经典任务如聚类;强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
有没有带有文件夹功能的ai
目前,带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用,@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用,相关链接为:https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外,能联网检索的 AI 也是存在的。例如,ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网;Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型;Bing Copilot 作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动;还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面,有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-21
工具助手类ai角色和角色扮演类ai角色在撰写prompt时主要差异是什么
工具助手类 AI 角色和角色扮演类 AI 角色在撰写 prompt 时的主要差异在于: 工具助手类 AI 角色的 prompt 通常更注重明确和直接的指令,以确保其能够准确地执行任务。例如,在解决逻辑谜题时,需要清晰地描述问题和要求。 角色扮演类 AI 角色的 prompt 则需要明确其扮演的角色,这会从两方面改变其响应: 准确性:在某些情况下,如解数学题,能得到提高。 语气和举止:可以调整为与角色匹配的语气和举止。 在具体的应用中,如生成 AI 视频时,可以通过详细描述角色特征、位置关系、环境等,来获得更符合需求的角色形象。同时,对于特定的 AI 工具,如 Niji·journey 5,了解其输入要求和特点,如对二次元风格的偏好,以及通过强调特定关键词来引导生成特定效果,如角色三视图,也是撰写有效 prompt 的关键。
2024-07-03
“通往AGI之路”是个怎样的平台
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。 它具有以下特点: 1. 提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助学习者有效地获取 AI 知识,提高自身能力。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 其品牌 VI(视觉识别)融合了独特的设计元素: 1. 以彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新,象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。 2. 品牌的标志性图案是一只鹿,与“路”谐音,象征着通往 AGI 未来的道路,鹿的形象优雅而智慧,寓意在追求 AGI 过程中的品味与睿智。 3. 选择简洁现代的非衬线字体,这种字体风格简约而现代,易于阅读,强调了信息传达的清晰度和直接性。 2023 年 4 月 26 日诞生,在没有任何推广的情况下,一年的时间已经有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”就可以找到社群。如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。
2024-12-21
适合游戏设计的aigc平台
以下是一些适合游戏设计的 AIGC 平台及相关案例: 1. 上海人工智能实验室旗下的 OpenInnoLab平台:北京市新英才学校的“AI 创作家”课程中,学生使用该平台的文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案。 2. 在“DragonX”宠物龙养成游戏中,Demo 的原则为 AIGC 的最大化,玩法内容基本都使用 AIGC 来生产游戏内容,包括世界观、核心循环、核心玩法等方面。 3. 关于游戏设计与 AIGC 的相关讨论:“质朴发言:吐血整理:AI 大模型浪潮涌动游戏范式革新|Z 沙龙第 9 期”涵盖了游戏与生成式 AI 的发展趋势、游戏+AI 制作的讨论、资本市场对 AI+游戏的看法、AI 对游戏领域带来的变革以及新 AI 游戏面临的问题等多方面内容。
2024-12-18
智能体平台审核
以下是关于智能体平台审核的相关信息: 在 Zion 中配置变现模板时,智能体沟通页面采用 OAuth 鉴权机制。获取 Coze bot 应用鉴权密钥需在 Coze 主页操作,生成的公私钥要妥善保管。获取 Bot ID 则要进入自己的智能体在地址栏内复制相关数字,且 bot 发布时要选择 Agent as API,并记得勾选 API 及 WEB SDK。Coze bot 发布存在审核周期,一般为 1 30 分钟,若未审核通过或首次发布处于审核状态,bot 将无法被其他用户访问,需确认发布成功。 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度,受程序性知识指导,拥有预定义工具并受审查措施约束。运行时会有规划智能体评估应用程序状态、选择并执行最佳链条等模式,此架构可能需要额外的数据基础设施支持。 在「Agent 共学」之 coze 模板搭建大赛中,评审方为扣子和火山引擎。总分 100 分,由智能体评分(70%)和说明文档评分(30%)构成。智能体评分维度包括规范性、专业性、技术性和体验性;说明文档评分维度包括作品创意、实现原理与功能、文档结构。
2024-12-17
我是一个政府部门的基层工作人员,平时要填报各种表格,使用很多系统平台,对接很多乡镇负责人,接很多电话,请问我应该如何学习和运用AI工具让我更快更好地完成工作呢?
对于您的工作情况,以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量: 首先,您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板,自动填写和整理表格中的数据,减少手动输入的时间和错误。 其次,利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统,让其自动回复一些简单和重复的咨询,从而节省您接电话的时间。 另外,使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排,提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时,您可以先从简单易用的工具入手,通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时,多与同事交流和分享使用经验,共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-12-15
国内有哪些gpu算力平台,支持快速搭建AI大模型预训练环境 和 微调环境
国内的 GPU 算力平台中,支持快速搭建 AI 大模型预训练环境和微调环境的有: 1. 阿里云:提供云计算资源,用户可根据需求租用算力服务。 2. 腾讯云:具备相应的算力支持,为用户提供灵活的选择。 3. 亚马逊 AWS:基础设施提供商建立的“算力集市”,可满足用户的算力需求。 在搭建环境时,通常需要考虑以下步骤: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,例如可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 此外,英伟达还发布了统一的超算平台 DGX B200,用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器,包含 FP4 精度功能,提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽。但模型训练能耗也是一个关键问题,例如由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器,最大功率达到 6.5 千瓦,运行一小时就会消耗 6.5 度电,若有 1000 台这样的服务器同时运行,每天的电费将达到惊人的 20 万元。
2024-12-14
gpu算力平台
以下是关于 GPU 算力平台的相关信息: NVIDIA 推出全新 GPU 平台 Blackwell,涵盖与 Hopper 兼容的普通系统和与 Grace CPU 连接的专用系统,提供前所未有的算力,有望突破物理极限,为互联网产业注入新动力。配备第五代 NV Link 的全新 Transformer 引擎速度惊人,新型超算的高速运转离不开早期问题检测和替换机制,数据加密也至关重要。全新的 FP8 格式大幅提升计算速度,NVLink 交换芯片实现所有 GPU 同时全速通信,直接驱动铜技术的突破让系统更加经济实惠。训练一个 1.8 万亿参数的 GPT 模型,Blackwell 相比传统方法优势明显,AWS、GCP、Oracle、微软纷纷为 Blackwell 做好准备。Blackwell 惊人的推理能力是 Hopper 的 30 倍,有望成为未来生成式 AI 的核心引擎。 能耗是模型训练的关键问题,一台由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器性能强劲但能耗惊人,运行一小时消耗约 6.5 度电,包括散热每小时约消耗 13 度电。若有 1000 台这样的服务器同时运行,每天电费达 20 万元。对于大多数 AI 创业公司,大规模购买和部署 GPU 充满风险和挑战,但云服务平台为 AI 公司提供了灵活选择。 英伟达发布统一的超算平台 DGX B200,用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器,包含 FP4 精度功能,提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽,使得万亿参数模型的实时推理速度比上一代产品提高 15 倍。目前,亚马逊、谷歌、微软已成为最新芯片超算的首批用户,亚马逊网络服务将建立一个拥有 20,000 GB200 芯片的服务器集群。
2024-12-14