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   从 MLOps 到 LMOps 的关键技术嬗变-百度开发者中心

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   智算平台建设与应用实践－ArchSummit深圳2024 专题

   ArchSummit深圳2024 专题：智算平台建设与应用实践。随着AIGC的爆火，大模型的训练对于底层的算力基础设施提出了更高的要求，例如更大的带宽和低时延的网络，并行计算加速及开发框架，分布式算力与大内存等。

5. 虎嗅嗅 虎嗅网 xiuxiu.huxiu.com › ai100 › judgement › 76
   中国算力企业真正的全栈能力，将体现为软硬件联合优化，而不是简单扩大产品线

   芯片与自研软件栈协同优化实现超越主流GPU的推理效率，体现软硬件联合优化的实际价值 跨层统一调度而非单纯扩产品线，直接体现软硬件联合优化降低长期运营成本的路径 通过自研存储围绕训练负载完成系统调优，同时实现性能提升与成本下降，体现软硬件联合优化而非单纯扩产品线 关注对象：中国自研存储或芯片软件栈企业 核心变量：训练存储调优与推理软硬协同效率 验证指标：训练提速降本、推理效率是否超主流GPU 行动建议：提高关注优先级 产品场景：训练存储系

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