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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2023-05-12来源:不落若殇舞浏览数:102次
AIGC发展迅猛,其底层GPU算力部署规模达到万卡级,对网络的规模、性能、可靠性和稳定性均提出了巨大挑战。
近年来,随着 ChatGPT 等生成式人工智能(AIGC)的突飞猛进,全球范围内的经济价值预计将达到数万亿美元。尤其在中国市场,生成式 AI 的应用规模有望在 2025 年突破 2000亿元。这一巨大的潜力不仅吸引着业内领军企业竞相推出万亿、10 万亿参数量级别的大模型,而且对底层 GPU 支撑规模提出了更高的要求,达到了万卡级别。然而,如何满足如此庞大规模的训练任务,对网络的规模、性能、可靠性和稳定性等方面提出了前所未有的挑战。
以 GPT3.5 为例,其训练过程依赖于微软专门建设的 AI 超算系统,由 1 万个 V100 GPU 组成的高性能网络集群,总计算力消耗约为 3640 PF-days。在这种情况下,寻求提供极致高性能网络已成为人工智能领域的重要研究方向之一。
日前,针对AI大模型带来的挑战,中国移动联合华为、中兴、锐捷、思博伦、云脉芯联、星云智联、中科驭数、博通公司、是德科技、大禹智芯等十余家合作伙伴发布《面向AI大模型的智算中心网络演进白皮书》。
本白皮书将从 AI 业务发展的历程出发,深入研究大模型对网络能力的需求,分析当前网络与业务需求的差距,并探索网络技术发展趋势以弥补这一差距。我们希望,通过本白皮书的研究和分析,为未来面向 AI 大模型的智能计算中心网络发展提供有益的参考和启示。