旅游网站建设技术解决方案微信服务号绑定网站

旅游网站建设技术解决方案,微信服务号绑定网站,北京seo排名公司,logo设计公司简介12月20日#xff0c;在国产GPU第一股摩尔线程主办的首届摩尔线程开发者大会主论坛现场#xff0c;中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民围绕“中国主权 AI 计算引擎的构建”#xff0c;给出了一个清晰而直接的判断。“今天#xff0c;我们已经进入主权AI的时代。AI …12月20日在国产GPU第一股摩尔线程主办的首届摩尔线程开发者大会主论坛现场中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民围绕“中国主权 AI 计算引擎的构建”给出了一个清晰而直接的判断。“今天我们已经进入主权AI的时代。AI 的竞争正在从模型之争转向算力、算法与生态的系统性竞争。”12月20日在国产GPU第一股摩尔线程主办的首届摩尔线程开发者大会主论坛现场中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民围绕“中国主权 AI 计算引擎的构建”给出了一个清晰而直接的判断。郑院士首先表示真正意义上的“主权 AI”并不是简单地把模型部署在本地而是需要三个相互依存的支柱共同支撑算力自主、算法自主、生态治理。他特别强调生态的重要性并不亚于前两者。开发者是否愿意长期使用决定了平台的生死。“如果开发者不愿意用、不愿意长期写代码再先进的芯片也无法形成真正的生产力。”此外在技术路径上郑纬民明确提出未来 AI 所需要的不是“单一用途芯片”而是“全功能 GPU”。只有在同一颗芯片中同时具备 AI、3D、HPC 能力才能真正满足未来“物理 AI”和世界模型的发展需求。这也是他高度认可国产全功能 GPU 技术路线的重要原因。更重要的是郑纬民直言AI 规模化的真正难题并不在单卡性能而在超大规模集群的工程能力比如互联网络如何稳定扩展、十万卡级系统的可靠性与运维、供电、散热等工程复杂度等等。在他看来国产算力体系的实践已经证明在自研芯片 网络 软件栈 算子库的协同下构建通用大规模 AI 计算系统是“可行的路径”并非不可逾越。谈到国产 GPU 的现实处境郑纬民给出了一条非常务实的判断路径第一步是“能用”第二步是“好用”最终目标是“愿意长期用”。他指出迁移成本是否足够低、工具链是否完善、代码能否自动迁移决定了开发者是否愿意从成熟生态转向国产平台。开发者才是生态的核心而不是芯片厂商。最后郑院士再次强调了生态的重要性。“生态不是一个厂家的事而是整个产业共同的责任。”他呼吁产业界避免各自为战。他指出不同芯片、不同接口导致的软件碎片化正在推高开发成本削弱国产生态的整体竞争力。只有通过联盟化、标准化的软硬件协同才能真正减少内卷让国产 GPU 成为开发者“愿意选择”的新选项。以下是小编整理的郑院士的演讲全文建议收藏细读。1.主权 AI 的三大支柱算力、算法、生态郑纬民非常高兴来参加摩尔线程的开发者大会。我今天大概用十五分钟跟大家分享一下关于中国主权 AI 计算引擎构建的一些思考重点是以国产 GPU 为代表的自主可控路径。为什么要讲这个问题因为我们所处的时代变化非常快。过去芯片产业是一个高度全球化分工的体系有人做芯片设计有人做设备制造有人做代工有人做封装各个国家和地区分工协作。但这几年情况发生了很大变化。高端 AI 芯片面临出口限制和技术封锁这已经不是简单的市场问题而是结构性问题。过去“分工”本身不需要讨论而今天主权 AI 已经从一个学术概念变成每一个国家必须正面回答的现实问题。今天我主要讲五个方面的问题。首先讲主权 AI。我认为主权 AI 有三个支柱。第一个是算力自主。第二个是算法自强。第三个是生态治理。这三个方面相互依存、互为前提共同构成主权 AI 的系统工程框架。我先讲算力自主。算力是 AI 的物理层安全底座。什么叫算力自主我认为至少有三个要求第一芯片设计能力要自主第二制造和供应链风险要可控第三系统和软件栈的交付能力要足够强。这三条如果做到了才能真正谈得上算力自主。接下来是算法自强。没有算力自主很难谈算法的原生创新。对 GPU 来说这意味着你的 GPU 芯片不仅能跑大模型还要能支持大模型训练、推理以及模型优化这才是完整意义上的能力。第三个是生态。生态在某种程度上并不比算力和算法次要甚至可能更重要。为什么这么说因为我们要从“能跑”走向“愿意用”。不是说芯片能跑一个程序就够了而是开发者是否愿意长期使用这套平台。因此我一直强调开发者是生态的核心。厂家当然重要但真正决定生态能否建立的是用芯片的人是开发者。这是我讲的第一个问题。2.为什么“全功能 GPU”是必经之路第二个问题我想讲AI 3D HPC 的融合架构。什么意思物理 AI、世界模型需要什么样的芯片我认为至少有三个方面的要求第一要支持 AI 计算第二要支持完整的 3D 图形能力第三要具备 HPC 所需的高精度计算能力。也就是说一颗芯片必须同时具备这三类能力。全功能 GPU 的技术路径本质上就是在一颗 GPU 上集成这三件事情。你需要完整的图形流水线需要以张量计算为核心来支持 AI同时还要具备高精度浮点能力来支撑 HPC。只有同时具备这三点才能满足物理 AI 的发展需求。目前国产全功能 GPU 已经在沿着这条路径推进。能够在一颗芯片上同时完成 AI、3D 和 HPC 能力的代表性产品后面张总也会做进一步介绍。从系统角度看这是一种“1 2 3” 一体化的系统级架构也是新一代计算平台的重要方向。另外一个方向是世界模型所需的 3D 数据基础设施。这类能力将广泛应用于世界模型、数字孪生、工业仿真、AI 优化、视频生成等场景。这些能力是融合在一起的而不是割裂的——不是只做 AI或者只做 3D或者只做 HPC。第二点我主要讲第三条也就是超大规模系统的问题。现在国产万卡系统做到十万卡非常难。不是说你把十万块卡简单地拼在一起加点电信号就能把系统做好、用好。那我们为什么一定要做万卡、十万卡系统因为算力是基石我们需要十万卡规模的盘子来支撑训练。3.国产万卡系统究竟难在哪里我们做模型训练、做很多事情真正需要的是大规模算力。万卡系统是一个必选项目不是说“做一次就够了”。那十万卡系统难在哪里我认为主要有三点。第一是互联网络。你把十万块卡连在一起怎么连互联架构究竟怎么设计这是非常难的第一个问题。第二是可靠性和运维。十万卡连在一起按统计概率基本上平均一个小时就会有一块卡出问题。对不对一块卡一个小时出错两小时左右又有一块卡出错。但整个系统不能停出错了还要继续训练。这对可靠性和运维提出了极高要求往往需要一到两年的工程积累。此外还包括供电等一系列工程问题。第三个问题是工程复杂度。十万卡系统是一个巨大的系统工程不只是芯片本身涉及机房、布线、散热等一整套工程问题。即便是一万卡系统也已经非常难了。这些问题都必须解决。如果不解决这些问题我们就很难往前走。我们这几年看到在国产 GPU 的时间表下通过通用网络加自研软件的协同在协同条件下构建一个可用的大规模系统是可行的。不是说一定要依赖国外厂商中国人完全可以把这件事情做好。这其实是一个开发者和生态的问题。真正决定主权 AI 能否成功的不是硬件本身而是是不是有足够多的开发者愿意长期在这个平台上工作。你把芯片做出来当然重要但如果没有人用是没有意义的。只有当足够多的开发者愿意长期在这个平台上做开发生态才能真正形成。生态不是厂家的事情厂家的角色是为开发者把事情做好。4.国产算力平台的核心挑战因此国产平台需要解决的第一个核心问题是迁移成本要低。不能因为开发者原来写的程序就很难迁移到国产平台。现在工具链还不是特别成熟我们也看到了这个问题。但社区里已经有不少不错的探索。我们的目标是从“能用”走向“好用”而真正的转变点在于开发者和开发者所在的企业。第一步是让他们“能用”第二步是让他们“愿意用、持续用”。在这方面摩尔线程等厂商已经在探索一整套系统模式。这套系统本质上是在扩大生态。国产平台现在有很多算子、很多基础组件同时也在做自动迁移工具提高模型和代码在不同平台上的适配能力支持更多应用场景。这些事情目前都在推进中。另外我想特别强调一点开源非常重要。我们要尽可能地开源。开源以后会有更多人帮你发现问题、反馈问题也会有更多学生和开发者愿意使用。现在的大模型时代本身就是一个高度开源的时代。只有国产平台成为开源创新的重要选择生态才能真正建立起来。关于开源我举两个例子。在我所在的清华大学计算机系我们团队做了两件事情第一是围绕基础推理架构做开源工作这使得硬件适配和系统优化变得更加容易。第二个例子是混合计算。现在很多场景并不是“只有 GPU”或“只有 CPU”而是 CPU 和 GPU 混合使用。我们把这套混合调度和计算方法开源了现在很多厂商也都在做类似的事情。这再次说明了开源的重要性。5.生态是整个产业的问题不能碎片化最后一个问题是产业生态的碎片化。当前产业面临一个明显的问题就是内卷和碎片化。不同厂家提供不同接口软件适配成本极高。无论做软件还是做系统工程量都非常大。因此产业联盟式的软硬件协同设计非常重要。要减少用户工程量让不同芯片、不同系统之间尽量统一接口、降低门槛。这不是某一家厂商能解决的问题需要整个产业链协同推进。我一直强调生态问题不是一个厂家的问题而是整个产业的问题。只有大家一起努力国产计算生态才能真正百花齐放在激烈竞争中攻坚突破技术壁垒实现共同成长。谢谢大家。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。