上证指数
↓
2911.01
(-0.13%)
深证指数
↑
9226.44
(0.06%)
创业板
↑
1826.77
(0.05%)
沪深300
↓
3335.28
(-0.06%)
中证500
↓
5306.56
(-0.10%)
纳斯达克
↑
57.04
(1.69%)
深圳100
↑
4046.36
(0.02%)
加快研发国产类CUDA系统和基础软件
近日，在一场科技会议上，清华大学计算机系教授、中国工程院院士郑纬民就当前大模型训练系统的现状与发展发表了看法。他指出，目前大模型训练主要依赖两类系统：一类是以英伟达GPU为代表的传统高性能计算平台，这类产品凭借其成熟的硬件性能和生态系统占据主导地位，但面临着供应受限、价格攀升以及市场短缺等挑战；另一类则是国产芯片解决方案，全国已有超过3万家相关企业投入研发，整体硬件性能正在稳步提升。然而，国产芯片的核心制约因素在于生态系统的兼容性不足。
针对这一现状，郑纬民院士提出了两条关键的改进建议：首先，应当重点构建类似CUDA的生态系统，通过降低开发者的学习门槛和优化用户习惯迁移，逐步重塑和完善当前的技术环境；其次，需要持续提升国产芯片的硬件性能，目标是使其达到现有国际先进产品的60%以上水平（理想情况下应争取70%-80%的性能）。尽管国产技术起步较晚且发展过程中存在诸多困难，但只要能够实现基本性能达标，并辅以生态系统的优化改进，仍然具备吸引用户、扩大市场份额的潜力。
责编：施晓晓
[免责声明] 本文转载于网络,观点与本站无关。本站不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
文章内容侵权、投诉举报投诉邮箱：Jubao_Times@163.com
