大模型亟需关键底层算力支撑,AI发展面临数据、算法、算力三者发展的不均衡和资源调用不充分。
与智能接口功能、电机控制、算法加速和高性能计算 (HPC)、图像和视频处理、机器视觉、人工智能、机器学习 (ML)、深度学习 (DL)、雷达、激光波束、基站和通信等领域以及超算中心的各种应用进行深度结合。
基于开源架构的大数据分析平台,正在变得越来越庞大,性能提升的边际成本不断攀升。对于海量数据的实时分析能力已经成为企业战略决策的基本能力。传统数据处理严重依赖CPU算力,企业获取算力的代价越来越大。
结构化和非结构化数据分析性能的提升
在万物互联的物联网时代,不仅云端数据中心需要加速,实时性计算和低时延也已成为边缘设备端应用场景的关键需求。
智能安防、视频采集和处理、自动驾驶和机器人等场景的计算加速。