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PAGE20 大语言模型通识
第7章分布式训练 PAGE21
第7
第7章
分布式训练
分布式训练
【实验与思考】大模型背后的“世界芯片行业老大”英伟达
几年前，三星和英特尔还在为谁是芯片行业老大争得头破血流。现在不用争了，因为答案变得毫无悬念。在大超预期的业绩支撑下，被封为“宇宙硬核第一股”的英伟达，在2024年2月23日美股周四交易日，一天股价暴涨超16%，市值增加2770亿美元至1.92万亿美元，并且创造LE人类历史上最大个股单日市值增幅。而比股价更加刺激的，是英伟达的业绩捅破天，对科技的捅破天。某种程度上，它已经决定着全球科技产业的进程。
是什么，让英伟达无视全行业的衰退而逆势飙升？答案正是眼下大热的生成式人工智能（AIGC）以及对整个人工智能世界的想象。AIGC的背后是大模型，而训练大模型需要超强算力，而未来人工智能世界的运行，也会需要更多的算力。
1.实验目的
（1）了解生成式人工智能（AIGC）崛起与英伟达业绩飙升的关联故事。
（2）熟悉芯片行业的历史与后续发展。
（3）思考创新对于芯片行业的积极影响。
2.工具/准备工作
在开始本实验之前，请认真阅读课程的相关内容。
需要准备一台带有浏览器，能够访问因特网的计算机。
3.实验内容与步骤
请仔细阅读本章课文，熟悉分布式模型训练技术，在此基础上完成以下实验内容。
（1）分布式训练中的计算设备可以是中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、张量处理器（TPU），也可以是神经网络处理器（NPU）。
请记录：
中央处理器：__________________________________________________________________
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图形处理器：__________________________________________________________________
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张量处理器：__________________________________________________________________
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神经网络处理器：______________________________________________________________
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（2）请简单讨论：什么是摩尔定律？在人工智能时代背景下，摩尔定律还在发挥作用吗？
答：__________________________________________________________________________
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（3）简单回顾英特尔（Intel）公司的发展历程。你认为英特尔与英伟达的发展之争核心内容是什么？你看好英伟达的发展前景吗？
答：__________________________________________________________________________
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4.实验总结
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