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在芯片算力快速提升、日趨龐大的數(shù)據量共同支撐下，AI算法迭代升級加速。AI的發(fā)展經歷了很長時間的積累，其能不斷跨越科學與 應用之間的鴻溝主要得益于技術突破、行業(yè)落地、產業(yè)協(xié)作等多方面的推動，而技術突破是其中最為關鍵的要素。從起步階段發(fā)展到 當下深度學習階段，算法、數(shù)據和算力構成了AI三大基本要素，并共同推動AI向更高層次的感知和認知發(fā)展。算法方面，目前深度學習仍然是AI技術發(fā)展的主導路線，但是早期所使用的有監(jiān)督學習方式由于受限于對大量標注數(shù)據依賴與理解能力缺乏，而且模型通用 性較差，正逐步被新的技術所取代，在芯片算力的快速提升、日益龐大的數(shù)據量這兩者的支撐下，新算法正處于加速迭代升級過程中。
云端計算進入高性能計算時代，大模型訓練仍以GPU為主。雖然AI芯片目前看有GPU、ASIC、CPU、FPGA等幾大類，但是基于幾點原因， 我們判斷GPU仍將是訓練模型的主流硬件：1、Transformer架構是最近幾年的主流，該架構最大的特點之一就是能夠利用分布式GPU進 行并行訓練，提升模型訓練效率；2、ASIC的算力與功耗雖然看似有優(yōu)勢，但考慮到AI算法還是處于一個不斷發(fā)展演進的過程，用專用芯片部署會面臨著未來算法更迭導致芯片不適配的巨大風險；3、英偉達強大的芯片支撐、生態(tài)、算法開源支持。
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