大约在本世纪初，人工智能实验室注意到，不断扩大算法或模型的规模，并持续为其提供更多数据，可以极大地提高算法和模型的性能。最新的一批 AI模型拥有数千亿到超过万亿个内部网络连接，并通过消耗互联网的大量资源，学会像我们一样编写代码。训练更大的算法需要更强的计算能力。
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目前，GPU是实现深度神经网络（DNN）最流行的平台。然而，由于它们的高功耗，这些通常不适合边缘计算(NVIDIA Jetson系统除外)。目前已经开发了各种各样的 AI 硬件，其中许多针对边缘应用。…
一年一度的Hot Chips来了，今年的重点依然是AI与大模型，今年巨头们都各显神通，最终的目标都是一个——围攻英伟达。IBM：在片上集成DPU，提升IO处理能力Hot Chips上，IBM宣布推出针…
今年以来，红利、 人工智能等板块受到资金的追捧，以英伟达为代表的行业个股股价持续走高，人工智能板块的基金收益率也跑赢市场其他行业。上半年，摩根士丹利基金权益投资部副总监、大摩数字经济基金经理雷志勇管理的大摩数字经济以年内回报率25.46%排在偏股混合基金的前列
“ 人工智能 （ AI ）技术花费大量资金，但收效甚微。”当全球投资银行高盛(Goldman Sachs)去年6月发布这份报告时，市场发生了天翻地覆的变化。就在一年前，他还为人工智能描绘了美好的未来，称“人工智能将在未来10年使全球生产总值（GDP）增长7%”，但突然改变了立场。