小米加码AI大模型：启动GPU万卡集群建设

探索性地使用大型模型需要强大的计算资源，尤其依赖于高性能的GPU集群，以便支持AI模型的训练和推理过程。

一般来说，训练大型AI模型需要庞大的GPU资源，可能需要超过6500个GPU来进行并行计算，这对于AI研究的加速至关重要。除了硬件设备外，还需要相应的数据中心基础设施支持，例如高效的电力供应和散热系统，保证AI模型训练的稳定性和可靠性，从而推动AI技术的发展。

AI模型的能力提升日新月异。在12月20日，DeepSeek发布了其最新的模型DeepSeek-V2，它在代码生成和推理能力上实现了显著的提升，进一步推动了AI在软件开发领域的应用。该模型采用了MLA（Multi-head Latent Attention）架构，这种架构可以帮助模型更好地理解输入数据中的复杂关系，从而提高模型的整体性能。

在2023年4月，开源的AI模型变得越来越重要，许多研究人员正在积极地开发AI模型，并将其贡献给开源社区。开源使得AI技术能够更广泛地传播和应用，促进AI生态系统的繁荣。例如，像Meta（原Facebook）这样的公司，也积极参与到开源AI模型的行列中，共同推动AI技术的发展。

要点总结:

🚀 使用先进的GPU集群对于进行AI模型训练至关重要，它能够加速AI模型的研究过程。

🔍 新的架构能够提升AI的性能，同时也能促进AI的创新。

💡 开源AI模型可以促进知识共享，并激发更多的AI应用场景。