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news 2025/11/5 13:12:30

做网站发表的赚钱,网站开发公用头部,中国建设银行网站查余额,最好的买房app排行榜数字经济时代#xff0c;算力成为支撑经济社会发展新的关键生产力#xff0c;全球主要经济体都在加快推进算力战略布局。随着大模型持续选代#xff0c;模型能力不断增强#xff0c;带来算力需求持续增长。算力对数字经济和GDP的提高有显著的带动作用#xff0c;根据IDC、…数字经济时代算力成为支撑经济社会发展新的关键生产力全球主要经济体都在加快推进算力战略布局。随着大模型持续选代模型能力不断增强带来算力需求持续增长。算力对数字经济和GDP的提高有显著的带动作用根据IDC、浪潮信息、清华大学联合发布的数据显示计算力指数平均每提高1点数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。算力是芯片单位时间里处理数据的能力算力越高单位时间里处理的数据量越大作为新质生产力的重要代表的智能算力网络正在推动社会进步和经济发展。以1000 亿参数的大模型为例预训练、推理、调优三个环节的算力总需求约18万PFlop/s-day对应需要 2.8 万张 A100 等效的 GPU 算力。图1常见算力单位根据工信部数据我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架算力总规模位居全球第二达到了230EFLOPS就是每秒230百亿亿次浮点运算预计到2025年我国算力总规模将突破300EFLOPS由GPU、TPU、NPU带来的智能算力占比将达到35%。罗兰贝格的预测从2018年到2030年自动驾驶对算力的需求将增加390倍智慧工厂需求将增长110倍主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS增加20倍变成2035年的10000 GFLOPS。目前算力正加速向政务、工业、交通、医疗等各行业各领域渗透未来算力产业将成为我国经济增长的重要引擎之一。图2AI算力芯片种类 GPUGraphics Processing Unit是一种主要用于图形渲染和加速图形处理任务的专用处理器具备大量核心和高度并行的架构特别适合处理图形渲染、影像处理和科学计算领域因其在处理各种 AI 任务方面的多功能性而闻名包括训练深度学习模型和执行推理操作。而以CPU提供算力适合复杂逻辑运算比如大多数通用软件。 TPU张量处理器Tensor Processing Unit是Google为机器学习定制的专用芯片ASIC专为Google的深度学习框架TensorFlow而设计由于相比GPU牺牲了处理器的通用型可快速高效地执行张量运算因此在特定任务中TPU的性能表现更佳。例如在 V100 GPU 上使用 BERT 模型处理一批 128 个序列需要 3.8 毫秒而在 TPU v3 上则需要 1.7 毫秒。图3CPU、GPU和TPU的芯片架构区别张量处理器TPU与图形处理器GPU相比具备如下特点 1TPU采用低精度8位计算可以减少每步操作使用的晶体管数量而降低精度对于深度学习的准确度影响很小但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。 2TPU使用了脉动阵列的设计用来优化矩阵乘法与卷积运算减少I/O操作。 3TPU还采用了更大的片上内存以减少对DRAM的访问从而更大程度地提升性能。这种专业化通常使 TPU 在特定的深度学习任务尤其是经过 Google 优化的任务中表现优于 GPU例如广泛的神经网络训练和复杂的机器学习模型。谷歌2024年5月发布第六代张量处理器Trillium芯片的峰值计算性能提高4.7倍达到约925.9 teraflops能效指标也比上一代提升67%。一、算能SOPHGO简介算能SOPHGO成立于2020年总部位于北京市公司致力于成为全球领先的定制算力提供商。算能科技汇聚了大量芯片、算法、AI、CPU等领域的专业技术人才研发人员比例超过60%其中硕博士超过61%。算能科技与比特大陆BITMAIN在AI领域有技术、专利、产品和客户的共享继承了比特大陆在AI领域的技术积累专注于AI芯片、RISC-V CPU等算力产品的研发和销售。算能公司遵循全面开源开放的生态理念携手行业伙伴推动RISC-V高性能通用计算产业落地打造覆盖“云、边、端”的全场景产品矩阵为数据中心、AIGC、城市运营、智能制造、智能终端等多元场景提供算力产品及整体解决方案。产品已广泛应用在智能视频、智能安防、智能交通、智能电力、智能医疗、智能油气、智能语义、智能推荐、城市大脑等场景。二、算能SOPHGO产品系列 2.1处理器芯片算能提供RISC-V、TPU两大系列产品应用领域包括云端、边缘计算以及终端产品可以提供定制算力和专用算力两大领域。图4算能针对定制算力和专用算力芯片 1TPU处理器芯片图5算能应用于云端和边缘计算的TPU芯片 2RISC-V处理器图6算能RISC-V通用算力芯片 2.2 服务器和微服务器 1智算服务器图7算能边缘智算服务器系列 2微服务器图8算能边缘智算“微服务器”系列图9算能TPU芯片在边缘智算服务器上的应用 2.3 模组卡 1智算卡图10算能PCIe接口云端智算卡系列 2智算模组图11算能云端智算模块系列图12算能TPU在云端智算板卡/模组上的应用图13算能RISC-V处理器芯片和应用图14算能AI PC解决方案三、算能SOPHGO智算行业解决方案算能解决方案助力数字中国建设面向丰富的业务场景提供整套行业和技术解决方案助力客户数字化转型让国产算力普惠千行百业。图15算能智算行业应用方案 3.1方案特点 1打破信息孤岛实现数据结构化整合所有联网的目标视图数据、实时动态数据等资源打破数据孤岛实现安全生产应用互联互通同时确保数据安全和灵活应用。适配企业组织应用需求支持云边端多级部署架构运用深度学习等技术自动化数据采集、全局分析、统筹研判和分析决策。 2数据结构化全面分析采用高精准度的深度学习算法基于大规模底库数据融合海量视频数据、自动识别高效感知路网状态实现从零散数据到全面分析实现多维结构化特征的识别及处理并且支持算法迭代升级所有的环节都形成“智能化、数字化、定向化”管理。 3实时化管控快速响应通过对视频资源的实时智能分析实现7*24h的长效实时监管。通过数字化网点的网络、设备、场所、人员运行状态的实时感知与管理完成数字化职场运营实况立体呈现。 4全域态感知提升管理水平通过接入物联网/工业互联网平台数据实现信息化设备可视化、数字化、智能化以模型赋能提升企业基于模型驱动的数字化和智能化管理能力基于全要素数据实现全域态势感知实实在在优化企业管理模式。 5决策辅助预判未来通过深度学习打通全周期的数据链条对人、车、物、行为等进行智能化管理及风险预控从被动响应到主动发现进行智能识别并在线告警排查安全隐患杜绝事故发生。 6数字化赋能降本增效通过深度学习赋能传统摄像头节省智能提升改造的成本。通过多种算法来识别和管理应用场景充分发挥云边算力资源价值促进传统产业的智能升级。通过数据和算法赋能达到降低人力管理成本提高运行效率和服务效能。 7一体化交付自主合规集算法训练与推理部署等能力于一体200多种算法全面解决深度学习项目落地过程中从数据处理、模型训练、应用部署到事件上报全流程的问题能力更全面、迭代更灵活体验更流畅、性能更完整、性价比更高。方案做到完全的自主知识产权安全可控可以满足各类行业用户的监管合规要求。 3.2 算能生态算法应用案例图16算能“安全生产生态算法一体机”方案图17算能“通用园区生态算法一体机”方案图18算能“智慧城管生态算法一体机”方案图19算能“智慧食安生态算法一体机”方案四、应用场景图20算能核心业务和行业应用图21算能“云边端”统一工具链图22算能智算芯片/方案的主要行业应用领域更多详细内容请访问芯智雲城算力时代算能SOPHGO的算力芯片/智算板卡/服务器选型-芯智雲城
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