AI算力研究框架：時(shí)勢(shì)造英雄，謀定而后動(dòng)（2023）

短期來(lái)看，我們考慮國(guó)內(nèi)15家頭部大模型廠商對(duì)標(biāo)GPT-3模型的訓(xùn)練需求，測(cè)算需要1920臺(tái)A100/A800服務(wù)器，對(duì)應(yīng)15360張GPU；長(zhǎng)期來(lái)看，我們考慮國(guó)內(nèi)5家頭部大模型廠商對(duì)標(biāo)GPT-4模型的訓(xùn)練需求，測(cè)算額外需要13705臺(tái)A100/A800服務(wù)器，對(duì)應(yīng)近11萬(wàn)張GPU。

從價(jià)格來(lái)看，GPU的租金價(jià)格隨著配置性能的提升呈現(xiàn)上升趨勢(shì)（不考慮CPU、存儲(chǔ)等其他參數(shù)的影響），其中單就A100算力而言，最高配置約為最低配置價(jià)格的1.8倍。從成本來(lái)看，AI算力租賃業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)成本主要包括設(shè)備折舊、數(shù)據(jù)中心日常運(yùn)營(yíng)、以及人員成本，其中設(shè)備折舊為非現(xiàn)金支出。

布局AI算力的上市公司可分為四類(lèi)：IaaS云服務(wù)廠商、傳統(tǒng)IDC服務(wù)廠商、 AI算力用戶向上游擴(kuò)張、跨界布局第二生長(zhǎng)曲線。

從建設(shè)方式來(lái)看，分為自建和共建；從經(jīng)營(yíng)方式來(lái)看，分為自用和出租。

海外云廠商大量囤積英偉達(dá)A100/H100芯片；長(zhǎng)期來(lái)看，頭部廠商推進(jìn)自研AI芯片。GPU云是算力租賃業(yè)務(wù)的長(zhǎng)期進(jìn)階方向，具有更高的價(jià)值量和技術(shù)壁壘，市場(chǎng)想象空間更大。

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400+份重磅ChatGPT專(zhuān)業(yè)報(bào)告（合集）

1、CPU處理器、內(nèi)存、GPU知識(shí)

2、服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)卡知識(shí)

3、可信計(jì)算、操作系統(tǒng)、RAID知識(shí)

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隱私計(jì)算中的多層次計(jì)算技術(shù)

端云協(xié)同隱私計(jì)算系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和落地探索

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1、AI大模型落地的前景和痛點(diǎn)，兼談工程師架構(gòu)師所面臨的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn) 2、AIGC驅(qū)動(dòng)下高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型 3、大模型趨勢(shì)下的企業(yè)數(shù)據(jù)體系思考 4、大模型時(shí)代下數(shù)據(jù)中臺(tái)該何去 5、大模型重塑軟件開(kāi)發(fā)以及實(shí)踐案例展示 6、當(dāng)GPT遇到低代碼低代碼平臺(tái)AIGC開(kāi)發(fā)落地實(shí)戰(zhàn)

7、邁向通用人工智能時(shí)代之路——邊緣與管力網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)及思考

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5、CXL-Forum Marvell技術(shù)方案.pdf 

6、CXL-Forum MemVerge技術(shù)方案.pdf 

7、CXL-Forum Micron技術(shù)方案.pdf

玄鐵RISC-V處理器入門(mén)及實(shí)戰(zhàn)

《芯來(lái)科技RISC-V設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)合集》

1、芯來(lái)科技：基于RISC-V的MCU軟硬件解決方案

2、芯來(lái)科技：高可靠高安全性RISC-V處理器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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