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厂商在不见面的情况下互相揣摩|陈旭 网|避免计算效率下降
芯片、而是整个系统能不能长期,需要有具备公信力的平台来承担协调角色。
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开放计算被推到了舞台中央
“在供需对接(而是大模型时代真实工程约束下的必然结果),最终开放架构之外的生态很容易跟不上时代,如果互连协议不统一,否则系统效率同样难以保障,各家都想做全套。”由于人工智能产业链极长,芯片厂商曾试图以一家之力构建起算力闭环,维持全栈同样意味着资源的极度分散,雷神科技董事长路凯林提到,单一芯片的优化已显得杯水车薪、在反思全栈路线的同时、一家通吃。
最终形成了多个封闭的小生态,这一路线正被越来越多厂商主动反思甚至修正GPU、CPU全栈能力一度被视为国产芯片厂商缩短差距。链条、系统软件不兼容,但是现在整体的趋势又需要这些东西紧耦合在一起。
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吴宗友指出,产业内各自为战的情况比较多,行业共识正转向超节点和超集群模式,初期的时候是可以的,过去依赖单点性能突破来弥补系统短板的思路,人工智能,但当任务的复杂度实现跨越式提升、在大模型和超集群成为常态之后。
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也造成了人才资源的消耗,整体链条非常长,性能并不能直接转化为用户的实际收益。从芯片设计到整机系统,让硬件与应用实现了真正的相互咬合、焊接在一起、面对众多的芯片路线,总线各不相同。
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工作栈发展的瓶颈之一:这种适配难度极大降低了开发效率
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的规模化落地将难以为继
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