第354章 算力还是电力
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“可使用高度优化、甚至是更简单、更专业的小型神经网络模型来降低数据中心成本，方法是减少云端的模型规模，将海量参数网络用于快速训练较小的模型，并将工作负载完全移出云端，从而将生成式ai应用程序更加经济高效地分发给智能手机、pc、车辆和移动xr产品等分布式平台上运行。”技术部总监说道。
何依霖在桌子上敲动着手指，对这一块拿不定主意，他技术方面得仰仗李奥才行啊。
“随着消费者使用量的增加，成本将不可避免地攀升。将计算转移到边缘，并将其分配给pc、智能手机和xr设备等客户端是降低资本和运营成本的关键途径。”技术部总监又补充说明道。
“通俗的来说就是现在人工智能的潜力是无限的，但物理和成本最终可能是界限。”何依霖概括的说道。
“是的。”技术部总监点头说道。
按照当前的技术路线和发展模式，1必将引发两个问题：一方面，数据中心的规模将会越来越庞大，其功耗也随之水涨船高，且运行越来越缓慢。
另一方面，ai芯片朝高算力、高集成方向演进，依靠制程工艺来支撑峰值算力的增长，制程越来越先进，其功耗和水耗也越来越大。
这时，李奥打来了电话。筆趣庫
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