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最大化GenAI性能:GPU及其他.pdf

上传人: c** 编号:464919 2025-01-12 14页 2.26MB

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本文主要讨论了如何最大化生成式人工智能(GenAI)的性能。文章指出,GenAI性能的提升不仅仅依赖于GPU,还需要考虑多个因素。首先,影响GenAI性能的关键元素包括专家知识、网络、冷却、电力、位置、特殊培训等。其次,随着市场的成熟,价值观、优先级和关注点将发生变化。文章还提到,GenAI性能与商业性能之间存在直接的关联。具体来说,高性能的训练和推理可以加快部署速度,提升用户体验,同时确保安全、合规,并支持企业实现环境、社会和治理(ESG)目标。最后,文章介绍了Nscale公司,其拥有位于挪威 Glomfjord的60MW AI训练中心,该中心利用自然冷却和100%可再生能源,成本效益高。Nscale还在欧洲和美国建设了一系列新的数据中心,总容量达0.805吉瓦。
"如何最大化GenAI性能?" "GenAI性能与商业绩效有何关联?" "如何利用GenAI实现企业ESG目标?"
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