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HotChips_AI_Keynote_V1.5_Final.pdf

上传人: 2*** 编号:136691 2023-08-03 87页 79.85MB

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本文主要讨论了人工智能(AI)和机器学习(ML)在计算和系统集成方面的进展和挑战。文章首先回顾了计算技术的发展历程,从ENIAC计算器到智能手机,数据量呈指数级增长。文章指出,超过80%的数据是非结构化的,这对传统的数据处理方法提出了挑战。 文章接着讨论了AI和ML在气候科学中的应用,包括GFDL实验室的计算能力增长和机器学习在气候风险建模中的应用。文章强调,AI和ML技术正在改变天气和气候预报,可能完全取代资源密集型的区域天气模型。 文章还讨论了AI系统所需的计算能力与现有计算架构之间的差距,以及如何通过系统集成来满足这些需求。文章提出了“超越计算”的概念,包括关注通信、内存、解耦合、编译技术和网络拓扑等方面的创新。 最后,文章介绍了谷歌的Dojo系统,这是一个为AI设计的系统架构,包括高性能计算、高带宽内存和低延迟通信。该系统旨在解决现有计算架构在处理大规模AI模型时遇到的挑战。
数据量激增对AI系统有何影响? 如何解决AI模型训练中的计算瓶颈? 未来AI系统将如何发展?
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