《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(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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虛實融合,智能制造工業(yè)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(chǔ),關(guān)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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