大模型参数竞赛需要进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化。以异质、多维、分散、协同计算为特征的新兴分布式网络化计算技术和框架，为泛在AI的理论研究和应用提供了无限的可能性。通过轻量级虚拟化、容器编排管理和资源调度优化，开展云边端算力资源池化管理和计算协同划分，为智慧城市中的泛在智能计算服务赋能。- 发展趋势1 – 大模型：超大规模AI模型涌现，需进化为多颗粒度协同模型
- 发展趋势2 – 大网络：5G等提供高速低时延泛在网络覆盖，算力流动性增强
- 发展趋势3 – 大数据中心集群：海量异构数据中心资源密布，利用率有待提升。
- 发展趋势4 – 大应用：大规模海量异构计算任务，需要云边端协同的“大算力”。
据OpenAI测算，2012年开始，全球AI训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻一倍，目前计算量已扩大30万倍，远超算力增长速度。随着百度、360、华为等公司纷纷入局AI领域，国内厂商对算力的需求将迎来井喷。1、AI大模型落地的前景和痛点，兼谈工程师架构师所面临的机会和挑战
2、AIGC驱动下高校数字化转型
3、大模型趋势下的企业数据体系思考
4、大模型时代下数据中台该何去
5、大模型重塑软件开发以及实践案例展示
6、当GPT遇到低代码低代码平台AIGC开发落地实战7、迈向通用人工智能时代之路——边缘与管力网络演进及思考
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中国超导体行业：立足科技前沿，满足能源战略需求（2023）多样性算力：新一代计算架构超异构计算
聚力“高广深”打造先进算力网络
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1、浸没式液冷数据中心热回收白皮书（2023）
2、数据中心绿色设计白皮书（2023）世界AI大会系列：数据为核，迈向多模态AI大模型时代
AI精华系列报告：AMD发布MI300，指引Chiplet等AI芯片新方向2、CXL-Forum CXL-Consortium技术方案.pdf3、CXL-Forum Elastics cloud技术方案.pdf 4、CXL-Forum Intel技术方案.pdf 5、CXL-Forum Marvell技术方案.pdf 6、CXL-Forum MemVerge技术方案.pdf 7、CXL-Forum Micron技术方案.pdf1、芯来科技：基于RISC-V的MCU软硬件解决方案2、芯来科技：高可靠高安全性RISC-V处理器设计与实现
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