《云計算:人工智能ChatGPT與大模型的算力需求分析》

  培訓講師:李福東

講師背景:
李福東老師——資深實戰(zhàn)大數(shù)據(jù)和數(shù)字化轉型專家?清華大學學士,北京郵電大學工學碩士?中國聯(lián)通集團首批數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)始人/CEO?原中國聯(lián)通集團數(shù)字化戰(zhàn)略與工程咨詢項目總負責人?原甲骨文公司(全球最大的企業(yè)級軟件公司)數(shù)字化產(chǎn)品專家?原天 詳細>>

李福東
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《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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