Scaling Laws由OpenAI在2020年提出，为基于Transformer的Al大模型的训练提供了重要指导：模型规模要大：增加模型参数量、数据集和计算量，就可以得到性能更优的模型效果。智能涌现：当模型规模达到一个阈值时，模型会出现涌现特质——未预期到的新能力，推动模型性能提升。并行计算是一种将复杂的问题分解成多个较小的部分，然后同时处理这些部分以加快计算速度的计算方法，并行计算关键特征：·多处理器：并行计算依赖多个处理器(如CPU、GPU)独立处理任务
·任务分解：将大任务分解成小任务是并行计算的核心
·并发执行：这些小任务被同时执行，减少总体完成任务所需的时间
·通信与协调：在并行计算中，不同的处理器或节点需要有效地交换信息并协调其工作，这通常通过网络或快速数据总线实现。
全液冷冷板系统参考设计及性能测试白皮书（2024）基于标准PCIe接口的人工智能加速卡液冷设计白皮书（2024）1、报告（一）：光模块AIGC高景气持续，800G+产品需求旺盛 2、报告（二）：HBM高带宽特性释放AI硬件性能，AI高景气持续驱动需求高增 3、报告（三）：政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业闭环雏形已现4、报告（四）：大模型篇—大模型发展迈入爆发期，开启AI新纪元
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