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通用计算

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通用计算是一个很广泛的概念,电脑DIY玩家一般说的“通用计算”指的是“GPU通用计算”,意思就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理的计算。

通用计算是一个很广泛的概念,电脑DIY玩家一般说的“通用计算”指的是“GPU通用计算”,意思就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理的计算。收起

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    计算架构:总结过去,展望未来——高通收购Intel有感
    每个时代有每个时代的英雄:在CPU同构计算时代,Intel是时代英雄;而随着摩尔定律失效,大模型流行,行业快速进入异构计算时代,这个时代的英雄是拥有GPU和CUDA的NVIDIA。我们总结过去,不是简单的为了肯定现在,更多的是为了展望未来。
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    前面专门写过一篇“软硬件融合”的系统性介绍文章,之后有很多朋友私信交流。不断汲取大家对软硬件以及软硬件相互协作方面的观点,逐步深化和完善“软硬件融合”概念和技术体系。简单总结一下。一方面,大家对未来认识的大方向是趋同的,就是“软硬件要深度结合/协同”。但另一方面,对软硬件融合观点的认识,也存在如下一些常见的误区:
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    大家一直有个误解,觉得通用和专用,是对等的两个选择。例如,牧本波动(Makimoto's Wave),是一个与摩尔定律类似的电子行业发展规律,它认为集成电路有规律的在“通用”和“专用”之间变化,循环周期大约为10年。我们的观点则是:相比专用,通用是更高级的能力。集成电路等各种事物发展规律的常态是通用,“通用到专用”只是达到通用状态后的一些新的探索,是临时状态,最终还是要回归到通用。专用是事物表面的、临时的、局部的特征,而通用则是事物本质的、长期的、全面的特征。
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    今天这篇文章,我们探讨一下,在大算力芯片领域“弯道超车”的机会。
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    随着ChatGPT的火爆,AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)逐渐看到了爆发的曙光。短短一个月的时间,所有的巨头都快速反应,在AGI领域“重金投入,不计代价”。AGI是基于大模型的通用智能;相对的,之前的各种基于中小模型的、用于特定应用场景的智能可以称之为专用智能。