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GPU，TPU，FPGA，ASIC
在选择AI硬件时，通常需要考虑以下因素：计算能力：硬件的FLOPS（每秒浮点运算次数）能力，以及是否支持高性能的矩阵运算。
内存和带宽：内存容量、带宽和访问速度，这对于存储和处理大量数据非常重要。
能效比：在提供高性能的同时，硬件的能耗也是一个重要考量因素。
可扩展性：硬件是否支持扩展，能否在需求增长时轻松升级。
成本：硬件的成本及其性价比。2024-07-11 14:48:17赞同 展开评论 打赏 -
在大模型训练中，AI硬件主要是指GPU的计算卡。这些计算卡可以从单卡扩展到服务器（如8卡），再进一步扩展到更大的服务器集群，形成千卡/万卡的规模，从而构成整个大模型训练硬件的计算资源。
2024-07-04 13:41:14赞同 3 展开评论 打赏
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