买AI芯片光看算力?散热不达标,峰值性能都是空谈

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23. 8192卡上限对阵十万卡满载,这场竞赛暂时没有悬念 大型AI集群最终都要面对一张很现实的账单:买了多少卡不重要,每张卡一年真正干了多少活才重要。 华为Atlas 950通过高速互联、统一内存和低精度计算,提高单个大型AI任务的训练及推理效率。曙光8000则从另一侧压缩系统损耗:scaleFabric

24. 一周50万作业,国产十万卡终于过了“开业大考” 曙光8000任务爆满这事,最直观的解释是需求旺,但再往深一点看,还意味着国产算力的使用门槛正在下降。 过去应用迁移到国产平台,经常要经历代码修改、算子适配、性能优化,集群建好了,真正能稳定运行的任务未必很多。曙光8000目前已有近千项应用运行,覆盖大模

25. 国家超算无锡中心升级让我有点期待。 做计算化学的同行应该懂我的感受——这些年用过的超算中心不少,能跑大型科学计算,但碰到AI相关任务时经常要折腾半天。 传统超算中心的强项是高精度科学计算(FP64/FP32),但大模型训练和AI推理需要的是低精度(FP16/INT8)。以前的办法是超算跑超算的活

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