人工智能技术正在经历从实验室研究到产业落地的关键转折期。随着GPT-4、扩散模型等突破性技术的问世,行业面临的核心矛盾已从算法创新转向系统性工程难题。本文基于对底层技术架构的深度剖析,提出面向新一代AI系统的全栈解决方案。一、算力效率的范式重构当前大模型训练存在显着的算力浪费现象。以典型千亿参数模型
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人工智能技术正在经历从实验室研究到产业落地的关键转折期。随着GPT-4、扩散模型等突破性技术的问世,行业面临的核心矛盾已从算法创新转向系统性工程难题。本文基于对底层技术架构的深度剖析,提出面向新一代AI系统的全栈解决方案。一、算力效率的范式重构当前大模型训练存在显着的算力浪费现象。以典型千亿参数模型