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TPU与GPU的协同及AI语料Token训练底层逻辑深度研究报告 一、TPU与GPU的相辅相成关系 TPU(张量处理单元)与GPU(图形处理器)均为AI计算的核心硬件,二者在架构设计、性能侧重及应用场景上形成互补,共同推动AI算力升级。 • 架构差异:GPU基于SIMD(单指令多数据)架构,擅长并行浮点运算,最初为图形渲染优化,后凭借海量CUDA核心成为深度学习训练/推理的主流选择;TPU则专为矩阵运算(张量操作)设计,采用脉动阵列(Systolic Array)架构,减少数据搬运开销,针对AI负载(如卷积、全连接层)实现更高能效比。例如,TPU v4的矩阵乘法吞吐量可达1e18 FLOPS,远超同代GPU。 • 场景互补:GPU凭借通用性覆盖训练全流程(数据预处理、模型训练、多模态推理),尤其适合非结构化数据(图像、文本);TPU则聚焦大模型推理与训练加速,在谷歌BERT、PaLM等超大规模模型中,TPU集群可缩短训练周期50%以上。二者常协同部署:GPU用于灵活探索模型架构,TPU用于规模化落地。 二、AI语料Token训练的底层逻辑 Token是AI理解语言的最小语义单元(如单词、子词或字符),其训练核心是将原始语料转化为模型可学习的向量表示,流程如下: 1. Token化(Tokenization):通过分词器(如BPE、WordPiece)将文本拆分为离散Token。例如,“I love AI”可能被切分为[I, love, AI],每个Token映射为唯一ID(如1, 2, 3)。此步骤需平衡粒度(过细增加序列长度,过粗丢失语义),现代模型多采用子词级Token(如GPT-3使用50,257个Token)。 2. 嵌入(Embedding):Token ID通过嵌入层转化为低维稠密向量(如768维),捕捉语义关联(如“猫”与“狗”向量更接近)。嵌入层参数随机初始化,训练中通过反向传播优化。 3. 上下文学习:模型以Token序列为输入,通过Transformer架构(自注意力机制)学习Token间依赖关系。例如,预测“猫坐在___上”时,模型基于前文“猫”“坐”等Token,输出“垫子”的概率分布。训练目标多为自回归(AR,逐Token预测)或掩码语言模型(MLM,预测被掩盖的Token),通过交叉熵损失优化参数。
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兄弟们,如果你对云端 AI 的慢速度和隐私泄露感到焦虑,那 OLARES One 绝对是今年的“梦中情机”!刚看完它的 Kickstarter 众筹页面,真的被硬核到了。 这不仅仅是一个 Mini PC,它是把**“整个云端”**搬到了你的桌面上。 🔥 暴力参数,这就是性能天花板: 显卡: 直接上 RTX 5090 Mobile (24GB VRAM)!无论是跑本地 LLM 大模型、Stable Diffusion 炼丹,还是 4K 视频渲染,这显存真的可以横着走。 处理器: Intel Core Ultra 9 275HX,24 核性能全开。 内存/硬盘: 96GB DDR5 + 2TB NVMe,这配置我只能说:还有谁? 🛡️ 为什么男生都该有一台? 数据主权: 所有的 AI 训练和推理都在本地完成。你喂给 AI 的私人文档、照片、代码,绝不会传到云端。你的数据,你做主。 一键变身私人服务器: 搭载了 Olares OS。想搭个私人网盘、自动化工作流(n8n)、甚至是跑个 WordPress?点一下就行,完全不用折腾复杂的命令行。 安静的野兽: 别看它性能猛,散热设计非常强,放在桌面办公几乎没噪音,这种精致的力量感谁顶得住? 💡 适用场景: 开发者: 本地跑各种开源模型,调试 AI 应用简直不要太爽。 创作者: 24GB 大显存本地渲染图片和视频,效率直接起飞。 极客/隐私控: 搭建属于自己的本地 AI 知识库,再也不用交云服务月费了。 💰 目前 Kickstarter 众筹还在火热进行中。虽然 3000 刀左右的价格不便宜,但考虑到这一套顶级配置+全套本地 AI 系统,真的是早买早享受! 兄弟们,这种“把算力握在自己手里”的感觉,真的会让人上瘾。 #OLARESOne #RTX5090 #桌面好物 #AI #极客
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美股懂哥解读当前英伟达与小米、阿里巴巴的合作均已落地并深化,形成明确的战略协同基础。与小米方面,双方合作从早期手机芯片延伸至智能汽车核心领域,小米SU7系列搭载英伟达Drive Orin芯片,SU7 Ultra适配算力达700TOPS的Drive Thor平台,且共建自动驾驶联合实验室,同步推进AI语音交互、3D地图渲染等技术研发。与阿里巴巴方面,2025年9月云栖大会正式达成Physical AI合作,阿里云PAI平台集成英伟达全套软件栈,覆盖仿真数据生成、模型训练等全链路服务,Qwen大模型已接入英伟达车载计算平台。 三方合作核心逻辑:优势互补与产业共振 1.技术维度:英伟达掌握GPU算力核心与AI软件栈优势,阿里拥有云计算基础设施与大数据处理能力,小米具备消费端硬件生态与场景落地经验,三者形成“算力-平台-终端”的完整闭环。 2.市场驱动:英伟达需依托中国市场缓解出口管制影响,阿里3800亿AI基建投入需核心算力支撑,小米智能汽车与智能家居生态需技术升级,三方诉求高度契合。 3.产业趋势:智能汽车、具身智能等领域的爆发式增长,要求跨企业、跨领域的技术协同,三方合作可加速技术商业化落地。 智能汽车:阿里云端仿真技术+英伟达车载芯片+小米整车制造,打造自动驾驶全链条解决方案。 消费端AI:整合英伟达算力、阿里大模型与小米硬件,升级智能家居与智能座舱交互体验。 产业服务:联合推出面向中小企业的AI算力+云平台+硬件适配服务包。 英伟达与小米、阿里巴巴的三方合作具备强可行性与战略价值,当前双边合作的深化已为三方协同奠定基础。短期有望在智能汽车与AI应用场景实现突破,长期可构建覆盖算力、平台、终端的产业生态联盟。建议关注三者在车载系统集成、消费级AI产品等领域的合作落地进展。#英伟达 #阿里巴巴 #小米 #拼多多 #ai
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