时长:
92分钟
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235
发布:
10个月前
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简介...
本次潜空间邀请了行云创始人兼CEO「季宇」,本次分享的主题是《谁困住了AI产业——大型机化的计算机形态与变革的可能性》
💡关于「奇绩潜空间」:
奇绩潜空间是GenAI时代冲得最快的一批科研学者/从业者/创业者聚集的AI人才社区,我们定期邀请大模型前沿创业者分享产品实践探索,如杨植麟、吕聘、闫俊杰等;邀请前沿科研学者分享最新的技术进展,如姚顺雨、蔡天乐等;希望可以为所有GenAI时代的创业者、从业者提供可借鉴、可复制的经验。
本期文字稿:奇绩社区内容精选
💡本期嘉宾:
季宇是行云创始人兼CEO,清华大学计算机科学与技术系博士,曾在华为担任海思昇腾芯片编译器专家,负责多个昇腾编译器项目,并在 AI 编译器领域和处理器微架构领域进行挑战性问题攻关。季宇的主要研究领域包括神经网络加速器、编译器和面向系统优化的机器学习。
行云成立于2023年8月,其核心团队汇聚了来自清华大学及全球顶尖芯片公司的精英人才,致力于研发下一代针对大模型推理场景的超大显存 GPU 芯片,目标是通过异构计算和白盒硬件形态革命性地重塑大模型计算系统,推动大模型走向更高质量和更低成本,于 2024 年连续完成总额数亿元的天使轮及天使+轮融资。
⏰时间轴:
02:32人工智能算法发展的历史
04:32人工智能的发展经历了从L1到L3的逐步提升,但是要实现到L4的提升还需要新的方法或突破
15:03从计算机产业变迁来看大模型落地困局及解决方案
46:03GPU未来的创新路径是什么?
50:18多模态硬件设计面临的挑战与机遇
1:13:12Q&A环节
- 1:13:18如何通过构建系统实现硬件多种的兼容性?
- 1:16:26行云为什么值得加入,行云的优势与面临的挑战有哪些?
- 1:19:17下一代AI芯片能否解决延迟和并发的问题?
- 1:21:10通过突破硬件和软件的技术瓶颈来实现享受消费级硬件顶配超体验
- 1:23:10大规模超算系统中如何实现高效互联以及是否需要依赖专有网络来扩展大模型能力?
- 1:28:42端侧设备(如车机、笔电、手机) 是否能承载大规模模型?
- 1:30:38行云未来的产品矩阵规划是什么?
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