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Nvidia 显卡算力天梯图

Answer

以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息：

算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。

GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。

在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。

以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料：

  1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学🕸️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71-SdeNk/edit#gid=0
  2. GPU 测评结果方便大家选购[NVIDIA RTX 40 系列显卡 Ai 算力横评]：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1
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References

你看我这算力如何？（硬件篇）

作者：小鱼干了发布时间：2023-06-30 21:58原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/FTYC4O58xihe6U06B_7x7w微信扫一扫关注该公众号[heading1]算力是什么？[content]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。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。

你看我这算力如何？（硬件篇）

GPU的强大主要决定了生图和训练的效率，也就是越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了我们直接推理的图片大小（尺寸），同GPU一样，在训练的时候又受制于训练工具的要求显存的容量决定了行还是不行，是门槛。所以在选择算力的时候我们需要综合GPU性能和显存大小2个参考维度。先看windows平台的电脑需要什么样的算力。如果你拥有windows平台的个人电脑更容易加入这个party。但也并不是说别的平台就只能喝西北风，后面有讲。[heading1]只推荐Nvidia显卡[content]因为需要使用到CUDA加速，所以显卡大概率只能选择英伟NVIDIA的，AMD的可以不可以，可以，但是很慢很慢（上面对GPU和CPU的原理介绍发现也可以不用显卡用CPU跑图，就是速度极~~慢）至于买哪个型号的显卡，这个主要取决于你的预算和对算力换算成时间的忍耐度了。下面有一张表，可以按需获取。这里有一张可能不太具备时效性的表，仅作参考。各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学🕸️）https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71-SdeNk/edit#gid=0

2023 年历史更新（归档）

最近，总部位于加州的人工智能初创公司Inflection宣布完成13亿美元的最新一轮融资，由微软、英伟达领投，知识库添加一篇拾象的文章《[Inflection创始人：从DeepMind到Pi，AI智能体如何迎来寒武纪大爆发](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?field=fldVMXsDnf&record=recFdTJCK3&table=tbl8iC5kYyGK3kmh&view=vewzw0665h)》，可以一窥他们的进展和思考。增加了GPU测评结果方便大家选购[NVIDIA RTX 40系列显卡Ai算力横评](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)，另外讨论了[苹果M2 Ultra：AI大模型的新希望](https://www.bilibili.com/video/BV1fh4y1M7DX/)增加了一份厦门大学游戏哲学研究中心出品的游戏报告[游戏：游戏AI发展报告2023：历史演变、技术革新与应用前景](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LKHjwTXnAivLEXkho9HcUb7unyd)[教程：SD做二维码](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/RsfFwo3wAiSZtzkNhUYcIrHqnIb)增加了一些简单制作和修复艺术二维码方案

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如果不是英伟达显卡，可以本地部署SD吗？
如果不是英伟达显卡，一般不建议本地部署 SD。 SD 的安装要求如下： 1. 系统需为 Win10 或 Win11。 2. 查看电脑配置： 查看电脑系统：在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 查看电脑配置：检查自己的电脑配置能否带动 SD（Stable Diffusion），需要满足 3 个要求（推荐）：电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。 查看电脑运行内存：打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存（显存）：4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标可跳转至对应安装教程页： 。 4. 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）： 。 5. 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI： 。 另外，Fooocus 是 SD 的相关产品，其使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型，对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。Fooocus 本地部署的配置要求为：需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。Fooocus 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus（文末领取软件+模型整合包：16G） ，使用指南：https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 ，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints 。 SD 云端部署的流程如下： 1. 安装和配置基础环境：浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，会新开一个远程访问的窗口，输入购买时设置的密码进入，这样就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 2. 安装显卡驱动：用内置的 IE（也可下载 Chrome），打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动，然后安装上。 3. 配置环境变量：驱动安装完成后，开始配置环境变量。首先找到驱动安装所在的目录，如果没有特殊设定，一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」，复制这个路径，找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量，找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，将刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去，保存即可。
2025-02-27
我的电脑显卡是1060 5g，可以使用ai软件吗
1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件，但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用，例如简单的图像识别、文本处理等，您的显卡能够满足基本需求。然而，对于较为复杂的 AI 任务，如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等，可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件，或者进行一些轻度的应用，您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求，可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。
2024-11-10
本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别
在本地安装大模型时，4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别： 显存方面：显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务，如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等，4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面：4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下，如果显存不足导致无法执行任务，速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言，在预算允许的情况下，16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存，可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限，4060 显卡也是一个可行的选择。
2024-11-06
a800 ，H100，a10，H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
如何让COMFYUI使用我的INTEL A770显卡？
要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡，以下是一些相关的步骤和信息供您参考： 首先，ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种： 1. 命令行安装： 如果您已经安装过 SD WebUI，可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal，不同系统的 Terminal 可能有所不同。 Windows 用户：建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3，输入相关命令进行安装，然后安装 pytorch 的 nightly 版本。 Mac 用户：安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装，最后安装 pytorch。 2. 安装包安装：仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是，下载最新版本解压即可使用。 关于 ComfyUI 的硬件配置： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低、系统资源占用更少、出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡，内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD 上。 需要注意的是，目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确，您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。
2024-10-10
蛟龙16pro配置（处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD）可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。
2024-09-14
nvidia ptx是什么东西
Nvidia PTX 是 NVIDIA 推出的一种中间表示语言（Intermediate Representation Language）。它用于在 CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型中，为不同的 NVIDIA GPU 架构提供一种通用的代码表示形式。PTX 允许开发者编写一次代码，然后由 NVIDIA 的编译器根据具体的 GPU 架构将其编译为可执行的机器码，从而提高了代码的可移植性和开发效率。
2025-02-04
nvidia
以下是关于您提到的“nvidia”的相关信息： 1. 英伟达在 AI 领域有新的动作，推出了通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流的 ComfyGen，目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域，效果甚至更符合人类对提示词的判断和理解，且在与其他模型和人类写的提示词的对比中略胜一筹，但项目未开源。 2. 英伟达起步于看到游戏市场的需求，如今在 AI 领域有重要地位。 3. 在 2024 年，全球芯片出口管制下，中国仍是重要市场。美国商务部长警告英伟达，中国在美芯片制造商中所占份额减少，但中国当地分支机构目前未受控制。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限，阿里巴巴和腾讯与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判，同时谷歌和微软向中国大型企业推销云服务。 4. 2024 年，提供强大模型的成本下降，如 OpenAI 成本下降 100 倍，Google Gemini 也有价格下降且性能强劲。由于计算成本高，模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系，反垄断监管机构担心这将巩固现有公司的地位。
2025-01-09
nvidia tensorrt是什么
NVIDIA TensorRT 是基于 CUDA 和 cuDNN 的高性能深度学习推理优化引擎，是一种在 NVIDIA 硬件上部署光速推理的解决方案。它包含了许多优化，但只能在 NVIDIA 硬件上运行。 随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含 TensorRTLLM 等。TensorRTLLM 由 NVIDIA 开发，是高性能推理框架，详细的推理文档见： 。 此外，NVIDIA NIM 基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大的推理引擎构建，是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程。
2024-12-01
NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37. If you want to use th
您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。
2024-11-30
comfyui算力平台
以下是关于 ComfyUI 算力平台的相关信息： 揽睿： 属性：云平台 邀请链接：https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 备注：WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长 厚德云： 属性：云平台 邀请链接：https://portal.houdeyun.cn/register?from=Waytoagi 备注：厚德云是专业的 AI 算力云平台，隶属于又拍云旗下，又拍云拥有 15 年云服务经验。注册后送 50 元代金券。ComfyUI 悟空换脸特效使用流程： 百度飞桨： 属性：云平台 邀请链接：https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter 备注：新注册 2 个小时。，明天给大家发放 50 小时的算力 阿里云 PAI Artlab： 属性：云平台 邀请链接：直达地址：https://developer.aliyun.com/topic/paisports 备注：登录后领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw onethingai： 属性：云平台 邀请链接：https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 以云平台揽睿为例，搭建自己第一个 Comfyui 的方法如下： 1. 进入「应用启动器」页面，选择「comfyui 官方启动器」，点击「部署」按钮，点击「立即创建」，会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻，无需其他任何操作，等待「打开应用」按钮可点击后，点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。
2025-02-25
comfyui算力
以下是一些关于 ComfyUI 算力的相关信息： 云平台： 揽睿：云平台，邀请链接为 https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 ，WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长。 百度飞桨：云平台，邀请链接为 https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter ，新注册 2 个小时。点这里登记一下 https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnYyxqAWdsFq5qBso8mDsOjg?iframeFrom=docx&ccm_open=iframe ，明天给大家发放 50 小时的算力。 阿里云 PAI Artlab：云平台，直达地址为 https://x.sm.cn/5hd9PfM ，登录后右上角领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw 。 onethingai：邀请链接为 https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 。 以云平台揽睿为例，搭建 ComfyUI 的步骤： 1. 进入「应用启动器」页面，选择「comfyui 官方启动器」，点击「部署」按钮，点击「立即创建」，会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻，无需其他任何操作，等待「打开应用」按钮可点击后，点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。
2025-02-25
目前各大高校有哪些场景会实用算力
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。
2025-02-19
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
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。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
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。
2025-02-18
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
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。
2025-02-17