电子行业专题报告:如何测算文本大模型,AI训练端算力需求?-240603-华福证券
需求侧:Scaling Law 驱动大模型算力需求不减 Scaling Law 仍然是当下驱动行业发展的重要标准。 基本原理是,模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和数据大小
需求侧:Scaling Law 驱动大模型算力需求不减 Scaling Law 仍然是当下驱动行业发展的重要标准。 基本原理是,模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和数据大小
需求侧:Scaling Law 驱动大模型算力需求不减 Scaling Law 仍然是当下驱动行业发展的重要标准。 基本原理是,模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和数据大小
需求侧:Scaling Law 驱动大模型算力需求不减 Scaling Law 仍然是当下驱动行业发展的重要标准。 基本原理是,模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和数据大小核心数据:结论:预计 24-26 年全球文本大模型训练卡需求为 271/592/1244 万张;从大模型数量上看,近年来呈现爆发式增长趋势。;,训练数据量(Token 数)同方向快速增长,由 0.3TB 提升至。
本报告由华福证券发布,发布于 2024 年。
覆盖 2024 年,全文约 15。
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适合战略规划、行业研究员等读者参考。
重点分析了大模型、GPT等议题。