大模型带来了哪些算力新需求？
大模型带来了以下算力新需求：
- 高性能计算能力：大模型训练和推理需要高性能的计算能力，包括强大的CPU、GPU、FPGA等计算资源，以及高速的存储和网络设备。
- 大规模存储能力：大模型需要大量的存储资源来存储训练数据、模型参数等，这需要高可靠、高性能的存储设备来支持。
- 高带宽和低延迟网络：大模型的训练和推理需要高速的网络连接，以实现大规模的数据传输和通信，同时还需要降低网络延迟，提高训练和推理的效率。
- 高能效比：随着数据中心规模的扩大，能源消耗成为了一个重要的问题。因此，需要提高数据中心和设备的能效比，以实现绿色、低碳的数据中心运营。
- 算力调度和管理：大模型的训练和推理需要精细的算力调度和管理，以确保资源的合理分配和利用，同时还需要实现自动化、智能化的管理，以提高效率和降低成本。
总之，大模型带来了高性能、大规模存储、高带宽低延迟网络、高能效比以及算力调度和管理等方面的算力新需求。为了满足这些需求，需要不断推进技术创新和产业发展。
