【AI系统】分布式通信与 NVLink
进入大模型时代后，AI的核心转向大模型发展，训练这类模型需克服大量GPU资源及长时间的需求。面对单个GPU内存限制，跨多个GPU的分布式训练成为必要，这涉及到分布式通信和NVLink技术的应用。分布式通信允许多个节点协作完成任务，而NVLink则是一种高速、低延迟的通信技术，用于连接GPU或GPU与其它设备，以实现高性能计算。随着大模型的参数、数据规模扩大及算力需求增长，分布式并行策略，如数据并行和模型并行，变得至关重要。这些策略通过将模型或数据分割在多个GPU上处理，提高了训练效率。此外，NVLink和NVSwitch技术的持续演进，为GPU间的高效通信提供了更强的支持，推动了大模型训练的快
Scala语言发展历史及基本常识
Scala，由马丁·奥德斯基于2001年创造，融合了Java和JavaScript的特性，被称为“大数据的黄金语言”。它是Spark、Flink、Kafka等项目的主要开发语言，运行在JVM上，与Java高度兼容，支持面向对象和函数式编程。Scala以精简的语法和高级语言特性著称，成为大数据处理领域的首选语言之一。
蚁群、蜂群的智慧，大模型也可以有，谷歌等机构群体智能研究亮相
蚁群和蜂群以其独特的群体智能行为著称，如分布式决策、自组织性和鲁棒性。这些特性启发了科学家将群体智能原理应用于大模型的构建，以实现更高效、更智能的系统。谷歌等机构已通过模拟这些行为，开发出如“蚁群优化”算法等成果，显著提高了计算效率和系统的鲁棒性。然而，群体智能的应用仍面临通信协调、个体差异性和可解释性等挑战。
云上真有无穷算力吗？
本文探讨了云计算环境下“算力无限”的误区，指出即使云上硬件资源看似无限，但由于网络延迟、算法模型限制及成本等因素，实际运算效率未必能线性扩展。文章强调了提高单机运算效率的重要性，推荐使用SPL等工具优化算法，以实现更高性能。
大规模语言模型与生成模型：技术原理、架构与应用
本文深入探讨了大规模语言模型（LLMs）和生成模型的技术原理、经典架构及应用。介绍了LLMs的关键特点，如海量数据训练、深层架构和自监督学习，以及常见模型如GPT、BERT和T5。同时，文章详细解析了生成模型的工作原理，包括自回归模型、自编码器和GANs，并讨论了这些模型在自然语言生成、机器翻译、对话系统和数据增强等领域的应用。最后，文章展望了未来的发展趋势，如模型压缩、跨模态生成和多语言多任务学习。