千卡集群 (1000+ GPU) 训练效率相差 40 倍并非天方夜谭,而是由硬件架构、通信效率、资源调度、并行策略等多维度因素共同决定的系统工程差距。一、通信瓶
AI 大模型本质是参数规模庞大、具备跨任务泛化能力的人工智能系统,训练则是通过数据和算力让模型 “学习” 规律的复杂过程。一、AI 大模型是什么?核心结论:AI
GPU 和 FPGA 在嵌入式 AI 计算中定位完全不同,核心区别在于“通用并行” 与 “硬件定制”的设计思路,最终体现在算力效率、灵活性、成本等关键维度上,直
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