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大模型亟需關鍵底層算力支撐,AI發展面臨數據、算法、算力三者發展的不均衡和資源調用不充分。
與智能接口功能、電機控制、算法加速和高性能計算 (HPC)、圖像和視頻處理、機器視覺、人工智能、機器學習 (ML)、深度學習 (DL)、雷達、激光波束、基站和通信等領域以及超算中心的各種應用進行深度結合。
基于開源架構的大數據分析平臺,正在變得越來越龐大,性能提升的邊際成本不斷攀升。對于海量數據的實時分析能力已經成為企業戰略決策的基本能力。傳統數據處理嚴重依賴CPU算力,企業獲取算力的代價越來越大。
結構化和非結構化數據分析性能的提升
在萬物互聯的物聯網時代,不僅云端數據中心需要加速,實時性計算和低時延也已成為邊緣設備端應用場景的關鍵需求。
智能安防、視頻采集和處理、自動駕駛和機器人等場景的計算加速。