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大模型行业背景
大型模型的训练需要大规模的并行计算能力,要求算力中心配备高性能的GPU或其他专用的加速硬件,以加速深度学习任务。同时,大型模型的训练也需要大量的数据,而模型参数和中间结果也需要大规模的存储空间。因此,算力中心需要配备高容量的存储系统,并提供高速的存储访问速度。其次,大型模型训练中,各个计算节点之间需要频繁进行数据交换和通信,要求算力中心需要具备高速的网络基础设施,以确保低延迟和高吞吐量。
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