大模型对算力需求影响几何交流核心要点 嘉宾:国内头部AI芯片厂商 研发高级经理 1.大模型对算力的需求主要体现在训练端:在考虑互联损失的情况下,Chatgpt需要一万张A100作为算力基础,算力的硬件投资规模达到10亿人民币 2.国内大模型与国外的主要差距是算力层面,没有算力基础,后面算法等发展都无法进行 3.大模型应用场景会率先爆发于:工具链层面,如ChatGPT和Office产品结合,提高交互和工作效率;语音交互层面,如智能音箱、智能座舱和智能家居等 4.国内AI芯片厂商格局:一梯队,有成熟产品、批量出货的企业,包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯、燧原科技等;二梯队,以AI芯片起家的壁仞科技、天数智心、摩尔线程、沐曦等;三梯队,如海光、景嘉微等 5.国内AI芯片与A100的差距:已经批量生产的产品,大多都是A100的上一代;各公司正在研发的相关产品,如昆仑芯三代、思远590、燧思3.0等,都是对标A100,但由于“实体清单”的限制以及研发水平的原因,都还没有推到市场 6.寒武纪思元590与英伟达的差距:寒武纪主要还是ASIC架构,劣势是通用性会比较差,优势是某些特定应用场景下,算力可以做到比GPU更高;百度内部的测试结果,590性能接近A100 90%的性能;590基本支持主流的模型,综合性能接近A100 80%的水平 7.英伟达A800和H800的出货量预期:训练芯片,国内将有近200亿RMB的采购规模;推理芯片,预计采购金额达100亿RMB;国内对英伟达总的采购需求约为300亿RMB
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