# 超级计算集群 #
1
关注
730内容
热门实践丨如何结合实际业务进行 ECS 规格选型与容量验证
热门实践丨如何结合实际业务进行 ECS 规格选型与容量验证
揭秘A100、A800、H800、V100在高性能计算与大模型训练中的地位
英伟达前段时间发布GH 200包含 36 个 NVLink 开关，将 256 个 GH200 Grace Hopper 芯片和 144TB 的共享内存连接成一个单元。除此之外，英伟达A100、A800、H100、V100也在大模型训练中广受欢迎。
突破边界：高性能计算引领LLM驶向通用人工智能AGI的创新纪元
LLM的发展将为全球和中国AI芯片、AI服务器市场的增长提供强劲动力，据估算，LLM将为全球和中国AI服务器带来约891.2亿美元和338.2亿美元的市场空间。
|
灵骏可预期网络：Built for AI Infrastructure
通用人工智能离我们越来越近，全世界的关注和投入正在带来日新“周”异的变化。回顾人工智能的诞生和发展历程，人类计算能力的进步几乎牵动了每一次的重大技术突破，当前的大模型热潮更是如此，只是动辄千万亿参数级的模型体量，所需计算资源远超单颗芯片的上限，超大规模的计算集群成为支撑技术发展和应用创新的关键基础设施。面向智能：云基础设施网络技术面临新挑战如何突破单个芯片、单个服务器节点的算力上限，在超大规模情况
研发为底、生态为径、AI为翼——全国一体化算力算网调度平台正式发布
研发实力是一家芯片设计公司的核心竞争力，英伟达从发展初期就重视研发生产力，以高投入换取高回报不断提升产品竞争力。2005 年，AMD 的研发费用为 11 亿美元，是英伟达的 3.2 倍左右。而到了 2022 年，英伟达的研发费用达到 73.4 亿美元，是 AMD 的 1.47 倍。
2023北京智源大会亮点回顾 | 高性能计算、深度学习和大模型：打造通用人工智能AGI的金三角
北京智源大会中黄铁军表示，从“第一性原理”出发，通过构建一个完整的智能系统AGI，从原子到有机分子到神经系统、到身体，实现通用人工智能。这是一个大概需要20年时间才能实现的目标。分别包括大模型方向、具身方向，以及智源自己期望方向的进展。
免费试用