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ChatGPT 背后基础设施的算力概念

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Jerry Wang
发布2023-04-25 16:29:15
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发布2023-04-25 16:29:15
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在人工智能领域,算力通常指的是计算机系统的处理能力和性能,它是评估和衡量计算机硬件和软件系统的一个重要指标。随着深度学习模型的不断发展和复杂化,对算力的需求也越来越大。高性能计算机、GPU(图形处理器)、TPU(Tensor Processing Unit,张量处理器)等专门的硬件设备已经成为了现代深度学习算法的主要支撑。

在人工智能领域,常用的算力单位是 P(Peta,即十五个零),它表示每秒可以进行的浮点运算次数。PetaFLOPS(PFLOPS)是一种衡量计算机系统处理能力的常用指标。例如,一台能够每秒进行 1 PetaFLOPS 浮点运算的计算机系统就被称为 1 PFLOPS 级别的计算机。

随着人工智能算法和应用的不断发展和壮大,对算力的需求也在不断提高。目前,世界上最强大的超级计算机拥有几百万个 CPU 和 GPU,可以实现每秒数十 PetaFLOPS 的计算能力,为人工智能领域的研究和应用提供了强有力的支撑。

EFLOPS 又是什么单位?

EFLOPS(ExaFLOPS)是指每秒可以进行的浮点运算次数达到每秒十的18次方,即一百万亿次浮点运算。这是比PetaFLOPS更高的一个计算能力单位。

FLOPS的全称是“Floating-point Operations Per Second”,即每秒浮点运算次数。它是衡量计算机性能的一种指标,通常用于评估计算机的处理速度。

目前,在TB之后的单位是PB,它是Petabyte(拍字节),1PB等于1024TB。在PB之后,还有EB(Exabyte,艾字节)、ZB(Zettabyte,泽宝字节)、YB(Yottabyte,尧字节)等单位。

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原始发表:2023-04-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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