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诺德基金:认识AI三要素之人工智能“底座”——算力

时间:2023-07-01 10:23:43 来源:证券之星   阅读量:6957   

算力一词听起来有些生疏,但却离我们很近。今天就让诺德基金小编来为大家科普一下吧~

就拿电影特效来说,特效的渲染就离不开算力的支持,而对特效的精细化要求越高所需的算力也就越大。今年的春节档电影《流浪地球2》,在恢宏的叙事场景和出色的画面特效背后,离不开算力支持,电影中的震撼画面,可能一帧就需要超算中心渲染几个小时才能达到理想效果,如果没有超算算力的支持,电影从渲染到搬上银幕,可能需要几年的时间。

1、什么是算力?

算力是指设备通过处理数据,实现特定结果输出的计算能力。诺贝尔经济学奖获得者威廉middot;诺德豪斯在《计算过程》一文中曾提出:算力是设备根据内部状态的改变,每秒可处理的信息数据量。

其实我们每个人都拥有算力,比如口算、心算和速算等,只是算力有点低,所以我们在复杂计算时,便会借助计算工具来提升算力。从最早的结绳计算、算盘计算,到发展出计算机计算,再进一步演变至现代云计算,可以发现:算力的进步也在推动着社会的发展。

2、算力的分类

在分类上,根据使用设备和提供算力强度的不同,算力可分为基础算力、智能算力和超算算力三大类:

基础算力:由基于 CPU 芯片的服务器所提供的算力,主要用于基础通用计算,如;移动计算和物联网等。日常提到的云计算、边缘计算等均属于基础算力。

智能算力:基于 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片的加速计算平台提供的算力,主要用于人工智能的训练和推理计算,比如语音、图像和视频的处理。

超算算力:由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力,主要用于尖端科学领域的计算,比如行星模拟、药物分子设计、基因分析等。

近年来,诺德基金小编发现,我国智能算力规模占比不断扩大,截至2021年,智能算力占比已经超过50%,成为我国算力快速增长的主要驱动力,而人工智能的训练和推理正是需要大量的智能算力。

3、算力为何如此重要?

作为人工智能的核心要素,算力是承载和推动人工智能走向实际应用的决定性力量,人工智能模型的训练和推理都需要大量算力支持,海量算力是大规模训练及生产人工智能模型的前提。

以GPT系列模型的迭代为例,从GPT-1到GPT-3的参数量和训练数据集呈现出指数级增长态势,这也提高了对算力的需求。算法模型的发展朝着复杂化和巨量化的趋势演进,这也注定需要更强的算力作为支撑。

从 GPT-1 到 GPT-3 发展历程

此外,随着信息化、数字化的持续推进,全球新产生的数据量正在快速增长,海量的数据也需要更强大的算力对其进行处理。

随着科技进步和应用场景的扩展,对算力的需求将不断增大,在算力的发展过程中将会涌现哪些机会呢?我们一起拭目以待。

诺德基金自2006年成立以来,坚持以稳健的投资管理,为客户提供卓越的理财服务的使命,秉承着稳扎稳打、自我革新的经营理念,崇尚以人为本的用人宗旨,以价值创造为根本出发点,以市场为导向,以客户为中心,努力为客户创造稳定且持续的低风险收益,从而获得客户的长期信任和托付,用实际行动践行一诺千金、厚德载物的企业文化。作为专业的资产管理公司,诺德基金管理有限公司始终坚持完备的风险控制体系,积极引进国内外各大领先的风险系统和方法,切实履行对投资管理人的信托责任,保护每一位投资者的切身利益,致力于打造一家富有独特竞争能力、受投资者尊敬的现代资产管理公司。一诺千金,以专业得信任;厚德载物,以品德共发展。这是诺德的承诺,更是诺德的宣言。

参考资料:

算力分类:西部证券《拥抱AI变革,聚焦算力基础设施和应用端》-表7

我国算力结构:《中国算力发展指数白皮书》

GPT-1 到 GPT-3 发展历程:华泰证券《AI 2.0:十年之后我们还能做什么》

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