算力调度

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目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面： 1. 科研计算：如在物理学、化学、生物学等学科的研究中，进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究：包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理：例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理：用于处理大规模的数据集，以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是，具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

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AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。 总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。

在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度（Centralized Scheduling） 在这种模式下，有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度（Distributed Scheduling） 每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度（MarketDriven Scheduling） 智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度（Constraint Optimization Scheduling） 将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度（Organizational Structuring） 根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度（Normbased Scheduling） 定义一组协议规范来约束智能体的行为，并由规范引擎统一调度和裁决。适用于开放、异构的多智能体系统。 这些调度模式各有利弊，实际应用时需要根据系统的特点、约束和目标进行选择和设计。同时也可以采用混合模式，结合不同模式的优点。调度质量和系统性能是评价标准。