除了软件端的追赶,现在面临更严峻的是问题是硬件端的需求会不会卡脖子!可以预见的是,无论是大模型训练需求攀升,还是AI应用的争相落地,都将进一步带动算力需求水涨船高。以ChatGPT为例,其大模型历经三次迭代(当前开放的版本为GPT-3.5),参数量从初代的1.17亿增加到1750亿,预训练数据量从5GB增加到45TB,训练所需的算力高达3650PFLOPS-day。
人工智能的迅速崛起,摩尔定律加速失效,算力已是当前行业发展的关键掣肘。
参考拓维信息2023.02.16电话会议记录,划一下重点:
再结合一下这条新闻:
拓维信息:国产ChatGPT自主可控的基石,业绩将很快得到体现,一波炒情绪,二波炒逻辑和业绩预期。华为昇腾正当时!