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生成式人工智能时代LLM的AI计算设计趋势.pdf

上传人: 明**** 编号:1011529 2025-12-21 21页 2.11MB

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根据《AI Computing Design Trends for LLMs in the Generative AI Era》的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **LLM(大型语言模型)发展历程**:从训练计算、测试时计算,到小型LLM的普及,再到如今的代理AI(Agentic AI)和基于AI的生态系统。 2. **代理AI架构**:包括代理记忆、短期记忆、长期记忆、规划、反思、思维链、子目标分解、自我批评和工具等。 3. **Agentic Swarm**:强调无缝通信协议、安全信任和AI代理的持久身份,以及代理在特定功能上的编排和严格测试。 4. **边缘设备上的Agentic AI**:连接用户与代理群,保护用户隐私信息,获取用户周围信息和状态。 5. **AI计算设计趋势**:包括领域特定架构、芯片设计、先进封装、系统级芯片、规模化和扩展。 6. **规模化和扩展**:提高计算性能,降低单位计算和通信的能耗。 7. **边缘设备上的AI计算**:与数据中心相比,边缘设备计算资源有限,但更注重AI计算效率。 8. **软件平台**:支持边缘设备上的LLM,包括LLM运行时、管理工具和协议。 9. **未来AI芯片市场**:预计边缘设备训练需求将增长,数据中心和边缘设备推理需求也将增加。 10. **总结**:强调提高能效、规模化和扩展、Agentic AI、边缘AI、编排和接口、基于AI的生态系统以及协议和标准的重要性。
"LLM时代,AI集群设计趋势" "边缘AI,Agentic Swarm如何实现?" "AI芯片市场,未来规模与效率如何平衡?"
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