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2024年12月

• 12.12 18:46:57
  发表了文章 2024-12-12 18:46:57

  转载：【AI系统】CPU 计算本质

  本文深入探讨了CPU计算性能，分析了算力敏感度及技术趋势对CPU性能的影响。文章通过具体数据和实例，讲解了CPU算力的计算方法、算力与数据加载之间的平衡，以及如何通过算力敏感度分析优化计算系统性能。同时，文章还考察了服务器、GPU和超级计算机等平台的性能发展，揭示了这些变化如何塑造我们对CPU性能的理解和期待。

  
• 12.12 18:42:51
  发表了文章 2024-12-12 18:42:51

  转载：【AI系统】CPU 基础

  CPU，即中央处理器，是计算机的核心部件，负责执行指令和控制所有组件。本文从CPU的发展史入手，介绍了从ENIAC到现代CPU的演变，重点讲述了冯·诺依曼架构的形成及其对CPU设计的影响。文章还详细解析了CPU的基本构成，包括算术逻辑单元（ALU）、存储单元（MU）和控制单元（CU），以及它们如何协同工作完成指令的取指、解码、执行和写回过程。此外，文章探讨了CPU的局限性及并行处理架构的引入。

  
• 12.12 18:38:43
  发表了文章 2024-12-12 18:38:43

  转载：【AI系统】计算之比特位宽

  本文详细介绍了深度学习中模型量化操作及其重要性，重点探讨了比特位宽的概念，包括整数和浮点数的表示方法。文章还分析了不同数据类型（如FP32、FP16、BF16、FP8等）在AI模型中的应用，特别是FP8数据类型在提升计算性能和降低内存占用方面的优势。最后，文章讨论了降低比特位宽对AI芯片性能的影响，强调了在不同应用场景中选择合适数据类型的重要性。

  
• 12.12 18:33:34
  发表了文章 2024-12-12 18:33:34

  转载：【AI系统】关键设计指标

  本文介绍了AI芯片的关键设计指标及其与AI计算模式的关系，涵盖计算单位（如OPS、MACs、FLOPs）、关键性能指标（精度、吞吐量、时延、能耗、成本、易用性）及优化策略，通过算术强度和Roofline模型评估AI模型在芯片上的执行性能，旨在帮助理解AI芯片设计的核心考量与性能优化方法。

  
• 12.12 18:17:56
  发表了文章 2024-12-12 18:17:56

  转载：【AI系统】AI轻量化与并行策略

  本文探讨了AI计算模式对AI芯片设计的重要性，重点分析了轻量化网络模型和大模型分布式并行两大主题。轻量化网络模型通过减少模型参数量和计算量，实现在资源受限设备上的高效部署；大模型分布式并行则通过数据并行和模型并行技术，解决大模型训练中的算力和内存瓶颈，推动AI技术的进一步发展。

  
• 12.12 17:12:18
  发表了文章 2024-12-12 17:12:18

  转载：【AI系统】AI系统概述与设计目标

  本文介绍了AI系统全栈架构，涵盖AI系统的设计目标、组成和生态，强调了系统性能、用户体验、稳定性及开源社区运营的重要性。文章详细解析了AI系统的基本概念、定义及其设计挑战，旨在为读者构建AI系统知识体系，助力AI技术的全面发展。通过对比传统软件和云计算架构，阐述了AI系统在连接硬件与应用间的独特作用，探讨了高效编程语言、开发框架和工具链的设计，以及AI任务的系统级支持，包括计算能力的扩展、自动编译优化、云原生自动分布式化等方面，为应对AI技术的新挑战提供了全面视角。
• 12.12 17:10:01
  发表了文章 2024-12-12 17:10:01

  转载：【AI系统】AI 发展驱动力

  本文介绍了AI的起源与发展历程，强调了2016年AlphaGo胜利对AI关注度的提升。文中详细解析了AI技术在搜索引擎、图片检索、广告推荐等领域的应用，并阐述了机器学习、深度学习和神经网络之间的关系。文章还深入探讨了AI的学习方法，包括模型的输入输出确定、模型设计与开发、训练过程（前向传播、反向传播、梯度更新）及推理过程。最后，文章概述了AI算法的现状与发展趋势，以及AI系统出现的背景，包括大数据、算法进步和算力提升三大关键因素。

  
• 12.11 22:57:07
  发表了文章 2024-12-11 22:57:07

  转载：【AI系统】AI的领域、场景与行业应用

  本文概述了AI的历史、现状及发展趋势，探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用，以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步，AI模型正从单一走向多样化，从小规模到大规模分布式训练，企业级AI系统设计面临更多挑战，同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性，并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法，共同推动AI技术的发展。