盘古大模型正因如此，华为首秀大模型时代「硬实力」

弹」，从起码上说，谁能拿到足以多英伟约达的 GPU，就在算力上夺得了军事优势。

但这件事情还有另一个某种程度。

近期测算机体系结构依然是以 CPU 测算芯片为都是传统意义的奥托··诺依曼架构，而 GPU 是针对 AI 情景自带的芯片，CPU 和 GPU 速度差可约达 4-20 倍以上。

这导致的最大的情况是大多数才会 CPU 跟不上 GPU 的处置速度，这样就常务理事时间使得 GPU 处于饥饿状态，导致昂贵的 GPU 自然资源多余。

中国联通苏黎世研究所传输顾问科学家张霁告知，团队正在研究如何利用近存测算/存内逻辑的意志力，在海量 AI 数据集暂存的汇合处来进行必需的测算逻辑的进港，无罪释放 CPU 的外意志力，降低 CPU 和 GPU 的可靠性差，进而提低 GPU 的处置可靠性。

这隐喻，如果在数据集传输下端，就能把一些处置程序的岗位顺利进行，就能减缓 CPU 的影响，进而让 CPU 和 GPU 能格外低效的合作伙伴，提升 GPU 的处置可靠性。

众所周知在现有 GPU 算力相对紧缺的当下，数据集传输下端如果能和 GPU 产生「互补」，或许是一件好事情。

周跃峰认为，现有大基本概念算力效率约九成整个效率的 25%，而数据集清除、处置程序等岗位，在不算数据集传输硬件的才会，九成到效率 22%，从这个某种程度看，数据集机械传输全都过程，在大基本概念开下端越来越重要。

「这不仅仅是直观的数据集力作大，而且数据集的步骤，以及全都过程中对于硬件性能的促请越来越低。」

周跃峰认为，随着大基本概念出现，数据集传输和处置相关科技领域未来会越来越有前景。

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