人民网 大数据大算力推动人工智能走向大模型时代 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1761218736314126215 改成GB参考文献格式
时间: 2023-08-18 18:09:29 浏览: 65
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人民网. (2019, 8月 15日). 大数据大算力推动人工智能走向大模型时代 [News article]. 2020年6月25日, 自 http://finance.people.com.cn/n1/2019/0815/c1004-31361972.html
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相关问题
13B大模型推理需要多大算力
13B大模型推理需要的算力取决于多个因素,例如模型的规模、训练数据集的大小、训练轮次、批次大小等。 一般来说,训练大型模型需要大量的算力,因为需要处理海量的数据。
根据一些文章,推理一个千亿规模的大模型,用1PB数据进行训练,训练一次,并且在10天内完成训练,需要消耗多少算力,并计算这样的算力消耗,如果用英伟达的芯片,需要多少芯片。
另外,有人提到,13B光是模型加载就需要26GB的显存,加上推理需要的消i耗,没有个28GB以上的显存是比较悬的。恰好24GB的3090和4090单卡不够用。
大算力域控制器架构和智能驾驶域架构
大算力域控制器架构和智能驾驶域架构是在智能汽车领域中常见的两种系统架构,它们具有不同的功能和应用场景。
1. 大算力域控制器架构:大算力域控制器架构是指将车辆中的计算资源集中在一个高性能的中央控制器上,通过该控制器来处理和管理各种智能功能。这种架构通常采用高性能的处理器、图形处理器(GPU)、人工智能芯片(AI芯片)等组件,用于处理车辆感知、决策和控制等任务。大算力域控制器架构可以提供强大的计算能力,支持复杂的算法和模型,适用于要求高度自动化和智能化的场景,如自动驾驶。
2. 智能驾驶域架构:智能驾驶域架构是指将车辆中的计算和控制功能分布在多个子系统或节点上的架构。这些子系统可以包括感知系统、决策系统和执行系统等,各自负责不同的任务。例如,感知系统负责收集和处理车辆周围环境的数据,决策系统负责根据感知结果做出驾驶决策,执行系统负责实施决策并控制车辆行驶。智能驾驶域架构可以提供分布式的计算和控制能力,适用于不同级别的自动驾驶功能,如辅助驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)。
总的来说,大算力域控制器架构适用于追求高度自动化和智能化的自动驾驶场景,而智能驾驶域架构则更加灵活,适用于不同级别的自动驾驶功能。这两种架构都有其独特的优势和适用性,具体选择应根据具体应用需求和技术成熟度来决定。