大型模型和推理计算机功率的培训需求不断增长

人工智能模型的功能继续进行更新，并具有越来越多的应用程序方案。计算机功率，算法和相应的数据已成为与工业发展的重要联系。这位记者在世界人工智能会议上获悉，相关市场的当前需求继续迅速增长，国家工业连锁店也在加速其成熟。 CCTV记者No Kun：当前的人工智能模型可以安装在智能眼镜中，其背后的训练必须与出色的计算机功率兼容。网站上建立的机柜是一个超级诺多，目前用于计算机电源中心。这允许数百份计算机馈电卡实现有效的内部连接和计算，例如计算机，仍然破坏了洛斯·库埃洛斯·德·波特拉（Los Cuellos de Botella de botella de botella de botella de potenciainformáticaque enfrentan los los los princemales decectionos modelos de capacitacioun de la la Industria firmate factle factle。 近年来，全国各地的任何地方都继续投资于大型数据中心的建设，以提供足够的计算机能源保证人工智能模型培训。根据行业和信息技术部的数据，截至2025年3月底，我所在国家的标准计算机电源架达到143万，而打倒的能源量表达到了7480亿秒的浮点操作，为大型数据计算提供了智能基础。 Hua Kun Zhenyu Song Xuan的副总裁：今天，您需要计算能源训练所需的一切都是100,000张卡片，甚至是一组100,000张卡片（计算机提要卡Ststo）。已经提出了更高的通信能源编程和计算机能源编程的要求，以及高可靠性和硬件稳定性。 The highest demand for computer energy is also promoting hardware equipment updates. In this year'S世界人工智能会议，计算机能源产业链中的许多国家公司都致力于展示最新技术。工业链中所有链接的进步叠加将进一步改善大型模型技术的演变。 行业专家告诉记者，大型模型的培训过程是人工智能的“学习知识”，而推理过程是关于“执行任务”的。随着大型模型中的应用量的越来越多，AI代理的出现，该Industria现在正在构建更多的计算机能源基础架构，并通过算法优化提高了计算机功率使用的效率。 Xiyu Jizhi开发人员社区负责人Cai Jianen：越来越多的要求来自文本的持续时间。更多的代理必须从整个初始任务计划开始。任务应分阶段完成，一般的推理需求将增加更多。我们优化了几种算法以降低计算机能源的成本。