AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

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1. 背景介绍

近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。

传统的计算架构难以满足AI大模型训练和推理的巨大需求。为了有效应对这一挑战，构建高性能的AI大模型应用数据中心成为当务之急。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念

• AI大模型: 指训练数据量巨大、模型参数规模庞大的深度学习模型，通常拥有数十亿甚至数千亿个参数。
• 数据中心: 集中式构建和管理计算、存储、网络等IT基础设施的场所，为各种应用提供服务。
• 高性能计算 (HPC): 利用并行计算技术，以极高的速度处理海量数据，为科学计算、工程模拟、人工智能等领域提供强大的计算能力。
• 存储架构: 指数据存储的组织方式、管理机制和硬件设备的组合，包括本地存储、网络存储、云存储等。
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