AIGC的算力资源选择和自身部署能力及应用需求
2023-12-22 15:17:00 0 举报
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AIGC的算力资源选择和自身部署能力及应用需求
作者其他创作
大纲/内容
可按需适配资源及弹性适配，部署时间更快可以选择适配AIGC产品/服务的算力资源，减少对于AI算力环境优化的时间及人力成本
智算中心
云服务
芯片
• 芯片的选择及适配• 硬件选型及适配（如内存）、异构算力的调度及配合、网络传输、软件优化、集群架构、环境优化
按需取用、灵活扩展、无需各IT系统的复杂运维，直接在完成优化的环境下进行开发
智算硬件
• 内存/显存、片内互联及片间互联、AI适配生态工具（包括适配算法及其他硬件）、物理环境支撑、折旧速率
需要从芯片层面解决工程问题，包括芯片互联、构建网络、适配从应用到硬件的环境，工作量大且繁杂，需要具备从0到1的经验丰富的技术团队支持
• 核心计算单元的 算力参数• 对应的运算精• 单元数量
• 芯片的选择及适配• 智算硬件的选择及适配• 智算中心的选择及适配• 接入方式、算力调度、需求分配、弹性扩展、高效稳定、算法优化、通讯传输、第三方生态、故障排查、大模型相关数据及
算力直接使用者所需技术要求
通过服务器等硬件完成自有算力的部署，环境调试，完成大量不同硬件设备的选型、优化及稳定性保障，需要具备成熟的项目案例经验
• 芯片的选择及适配• 智算硬件的选择及适配• 租户管理、配额管理、运维管理、资源及作业调度管理、系统监控、安全及稳定
影响算力资源利用的维度（算力提供方在AI算力领域的Know-How及经验）
AIGC的算力资源选择和自身部署能力及应用需求
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