AI 算力 长牛 数据港
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1. **模型训练效率**：深度学和机器学模型的训练往往需要处理巨量的数据并进行复杂的矩阵运算，强大的算力能够显著缩短模型训练的时间，加快研发进度，尤其是在处理超大规模神经网络时，算力直接影响模型能否快速收敛并达到理想的性能指标。
2. **模型复杂度提升**：更强的算力意味着可以支持更为复杂的模型结构，如大规模预训练模型如GPT-3、BERT等，这些模型需要巨大的计算资源才能训练和微调，只有足够的算力才能实现其潜能。
3. **实时应用**：对于实时交互式AI应用，如语音助手、自动驾驶、金融风控等场景，高效的算力确保了模型能够迅速做出反应和决策，提高了用户体验和安全性。
4. **大数据处理**：在大数据分析中，强大的算力能够高效处理和挖掘海量数据，提取有价值的信息，助力企业决策与战略制定。
5. **技术创新与竞争**：拥有强大算力的企业和机构在AI技术研发上更具竞争优势，能够引领行业发展，构建生态系统，并赋能其他产业的智能化升级。
6. **经济与国家战略**：在全球范围内，算力资源已成为衡量国家科技实力和发展潜力的关键指标之一，各国纷纷投入建设超级计算机和数据中心，力求掌握算力这一新时代的“石油”。
因此，在AI时代，算力不仅是技术发展的关键，也是推动经济社会进步的重要驱动力，是实现智能化转型的“王者”般的存在。随着科技的进步，算力的不断提升将持续赋能各领域的人工智能创新与发展。
百度 算力供应商 数据港
随着苹果和百度在AI领域的合作深入，生成式AI功能将在iPhone16、Mac系统和iOS18中得到应用，这将极大地推动算力需求的增长。百度作为AI技术的提供方，其算力需求也将随之增加。而数据港作为百度的算力供应商，有望在这一合作中获得更多的业务机会，实现长期受益。
上海人工智能实验室领军科学家林达华表示，随着云端大模型规模的指数级成长，端侧即将迎来黄金增长期。云端协同将成为未来的重要趋势，由云侧计算建立天花板，端侧计算将支撑用户使用大规模放量。
根据咨询机构IDC的预测，2024年中国智能手机市场出货量将达到2.77亿台，同比增长2.3%。其中AI手机出货量将会达到3660万，同比增幅超过3位数。手机端AI大模型的应用将更为广泛。
苹果正在中国寻找本土生成式AI提供方，与百度就在中国的设备中使用百度的生成式人工智能技术进行了初步谈判。百度作为苹果生成式AI技术的供应商，其算力需求将大幅增加。而数据港作为百度算力的重要供应商，将直接受益于这一合作。随着AI技术的不断发展和应用，算力需求将持续增长，数据港等算力供应商将迎来更大的发展机遇。
A股有初步Al万卡集群能力的公司:润建股份.....
AI算力集群
AI算力集群，是一种由多个计算节点组成的集群，专门用于进行人工智能相关的计算任务。这些节点可以是普通的服务器，也可以是专业的AI芯片或者GPU。通过将这些计算节点组合在一起，形成一个整体，可以提供远超单个节点的计算能力。这种集群化的计算模式，不仅可以提高计算效率，还可以降低能耗，实现资源的最大化利用。
除了分布式计算，AI算力集群还采用了多种优化技术，如负载均衡、数据并行、模型并行等，进一步提高了计算效率。同时，为了应对复杂的计算环境，AI算力集群还具备强大的容错能力和可扩展性。当某个节点出现故障时，其他节点可以自动接管其工作，保证整个集群的正常运行。而当需要处理更大规模的数据时，可以通过增加新的计算节点，轻松扩展集群的规模。
大模型训练主要有四大挑战:1.内存:175B参数放内存占用700GB内存(HBM°)，训练过程会增加7-8倍内存，5600GB内存。2.性能:不仅要求AI芯片性能强悍，也依赖于AI框架的大规模分布式训练的运行和调度效率。3.通信:大模型参数量太大，需要对模型/数据进行切分后分给不同机器训练，机器与机器、集群与集群之间通信是很大问题。4.调优:集群有成千上万个节点，要保证计算的正确性/性能/可用性。
想提升计算速率(单设备计算速率、设备数、加速比)。其中单设备计算速率主要由芯片厂决定(比如 NV，昇腾)，AI集群主要在乎设备数和多设备并行效率(加速比)，AI集群努力方向可以总结为1、通过各种并行策略提升AI集群加速比，减少边际效应带来的影响。