《云計算:人工智能ChatGPT與大模型的算力需求分析》

  培訓(xùn)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(zhuǎn)型專家?清華大學(xué)學(xué)士,北京郵電大學(xué)工學(xué)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(fù)責(zé)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(xì)>>

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(xì)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(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(jìn)步。OpenAI推出的ChatGPT就是其中的佼佼者,能夠提供高效、準(zhǔn)確和流暢的自然語言生成和理解能力。但這樣的進(jìn)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(xùn)練,這也意味著高昂的訓(xùn)練成本和能源消耗。
此課程旨在為學(xué)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(xué)員將學(xué)習(xí)模型的基本結(jié)構(gòu),訓(xùn)練和推理階段的計算復(fù)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(shù)人員的必修課,也是所有關(guān)注人工智能和可持續(xù)發(fā)展的人們應(yīng)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(quán)衡策略;
了解大語言模型對硬件的依賴關(guān)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(gòu)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(xùn)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(yīng)用場景解析
綜合算力解析
算力應(yīng)用場景
案例:OpenAI ChatGPT

 

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