《云計算:人工智能ChatGPT與大模型的算力需求分析》
《云計算:人工智能ChatGPT與大模型的算力需求分析》詳細內(nèi)容
《云計算:人工智能ChatGPT與大模型的算力需求分析》
云計算
人工智能ChatGPT與大模型的算力需求分析
主講老師:李福東
【課程背景】
隨著深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展,人工智能模型尤其是自然語言處理模型已經(jīng)實現(xiàn)了令人震驚的進步。OpenAI推出的ChatGPT就是其中的佼佼者,能夠提供高效、準確和流暢的自然語言生成和理解能力。但這樣的進步背后,是對巨大算力的依賴。大模型如GPT-3和GPT-4需要巨量的數(shù)據(jù)和計算資源才能夠訓練,這也意味著高昂的訓練成本和能源消耗。
此課程旨在為學生解析和揭示大型自然語言處理模型背后的算力需求和挑戰(zhàn)。學員將學習模型的基本結構,訓練和推理階段的計算復雜性,以及如何優(yōu)化和節(jié)省計算資源。同時,我們還會探討隨著模型規(guī)模的增長,能源效率和環(huán)境影響的問題。
在這個時代,理解大模型的算力需求不僅是技術人員的必修課,也是所有關注人工智能和可持續(xù)發(fā)展的人們應該掌握的知識。
【課程收益】
理解大模型算力的核心組件與性能開銷;
理解大模型規(guī)模與算力之間的權衡策略;
了解大語言模型對硬件的依賴關系。
【課程特色】邏輯性、場景化
【課程對象】中高層管理人員、解決方案架構師、行業(yè)咨詢師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等
【課程時間】0.5天(6小時/天)
【課程大綱】
人工智能ChatGPT與大模型的算力需求分析
GPT大模型訓練的算力需求
大模型時代
算力與大模型
算力需求框架
算力的定義、分類及量綱
算力的定義
算力的分類
算力的量綱
高性能與數(shù)據(jù)中心算力解析
高性能算力解析
數(shù)據(jù)中心算力解析
綜合算力及應用場景解析
綜合算力解析
算力應用場景
案例:OpenAI ChatGPT
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虛實融合,智能制造工業(yè)制造業(yè)數(shù)字化轉型方法與路徑主講老師:李福東【課程背景】工業(yè)制造業(yè)是國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎,關乎國計民生,其重要性不言而喻。2013年,德國率先提出“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略,接著美國提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”戰(zhàn)略,2015年我國提出“中國制造2025”戰(zhàn)略,充分體現(xiàn)了各國對于工業(yè)制造業(yè)高度重視,工業(yè)制造業(yè)在國家發(fā)展中的戰(zhàn)略地位。各國之所以從戰(zhàn)略上對工業(yè)制造
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《智能制造和油氣田數(shù)字化轉型》 03.15
《智能制造和油氣田數(shù)字化轉型》創(chuàng)新方法、進階路徑及實踐案例主講:李福東【課程背景】隨著移動互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術的飛速發(fā)展,迫切需要油氣田企業(yè)能夠運用數(shù)字化技術和工具,提高運營效率、降低成本、提升生產(chǎn)力。借助數(shù)字化技術,油氣田企業(yè)可以實現(xiàn)自動化生產(chǎn)、智能化倉儲和物流管理、更加科學高效的生產(chǎn)經(jīng)營決策,提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。然而
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