平頭百姓的芯片布局會(huì)是怎樣的布局？跟基金君一起來(lái)看看吧平頭哥“梁健”:光800來(lái)了！自去年平頭哥半導(dǎo)體公司成立以來(lái)，外界一直高度關(guān)注阿里巴巴的芯片布局。在今天的云起會(huì)議上，平頭哥真的給出了一個(gè)漂亮的答案。9月25日，阿里巴巴旗下的平頭哥半導(dǎo)體公司正式發(fā)布首款帶800的芯片。為什么要用“含光”這個(gè)名字？含光是上古三大神劍之一，含而不顯，放而不放。

年初以來(lái)，ChatGPT和GPT4相繼出現(xiàn)，再次掀起了計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域通用人工智能(AGI)的研究熱潮，不斷刷新著我們對(duì)AI的認(rèn)識(shí)。GPT4作為具有人的性能的大規(guī)模多模態(tài)模型，被視為邁向AGI的重要一步，標(biāo)志著創(chuàng)新范式的深度變革和生產(chǎn)力的重新定義，也將帶來(lái)更加多元化的產(chǎn)品遷移。截至目前，全球已有超過(guò)100萬(wàn)家初創(chuàng)企業(yè)聲稱(chēng)使用這一秘密武器創(chuàng)造出新產(chǎn)品，這將徹底改變從法律到股票交易、從游戲到醫(yī)療診斷的幾乎所有領(lǐng)域。

其實(shí)另一方面，2023年進(jìn)軍智能汽車(chē)領(lǐng)域也很熱鬧。智能化成為上海車(chē)展的最大焦點(diǎn)。除了激光雷達(dá)等關(guān)鍵傳感器的單點(diǎn)突破，各大巨頭還展示了智能駕駛的全產(chǎn)品矩陣，城市場(chǎng)景輔助駕駛量產(chǎn)加速。更值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等計(jì)算機(jī)熱詞與自動(dòng)駕駛、停車(chē)與泊車(chē)一體化、城市NOA等智能駕駛焦點(diǎn)快速排列組合，有相互交融、雙向而行的味道。

影響如下:1。調(diào)度算法:操作系統(tǒng)的調(diào)度算法決定了哪些任務(wù)將獲得CPU時(shí)間片，以及它們將如何分配時(shí)間片。2.內(nèi)存管理:智能推理芯片需要大量?jī)?nèi)存來(lái)存儲(chǔ)模型和數(shù)據(jù)。OS需要能夠有效地管理內(nèi)存，以保證模型和數(shù)據(jù)能夠快速加載到內(nèi)存中，并且在使用過(guò)程中能夠及時(shí)釋放內(nèi)存。

有增量處理，流處理，并行算法等等快速高效的處理海量數(shù)據(jù)。1.增量處理增量處理是指逐步處理數(shù)據(jù)，一次處理一部分，而不是一次處理整個(gè)數(shù)據(jù)集。這樣可以降低計(jì)算的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_(kāi)銷(xiāo)，使處理過(guò)程更具可擴(kuò)展性。2.流式傳輸流式傳輸是一種連續(xù)接收和處理數(shù)據(jù)流的方式。與傳統(tǒng)的批處理不同，流式處理可以實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，并及時(shí)產(chǎn)生結(jié)果。

3.并行算法并行算法對(duì)于高效處理海量數(shù)據(jù)非常重要。并行算法是將一個(gè)計(jì)算任務(wù)分解成若干個(gè)獨(dú)立的子任務(wù)，并在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上同時(shí)執(zhí)行的算法。這樣可以充分利用分布式計(jì)算資源，提高數(shù)據(jù)處理速度。數(shù)據(jù)的定義如下:數(shù)據(jù)是指能夠記錄和識(shí)別客觀事件的符號(hào)，記錄客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)和關(guān)系的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。

ray kurzweil在《奇點(diǎn)臨近》一書(shū)中預(yù)言，計(jì)算機(jī)智能完全超越人類(lèi)的“奇點(diǎn)”將在2045年到來(lái)。從這個(gè)并不遙遠(yuǎn)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)來(lái)看，現(xiàn)階段的智能應(yīng)用應(yīng)該處于全面推廣、多點(diǎn)爆發(fā)的“前奏”階段。其實(shí)也是如此。金融、醫(yī)療、交通、工業(yè)制造不同領(lǐng)域的智能化變革在幾年內(nèi)迅速鋪開(kāi)，而這個(gè)過(guò)程的底層驅(qū)動(dòng)力就是大數(shù)據(jù)的積累和發(fā)展。大數(shù)據(jù)土壤培育智能應(yīng)用有四個(gè)關(guān)鍵要素:算法、算力、數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景。

自20世紀(jì)90年代以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和高速計(jì)算機(jī)的發(fā)展導(dǎo)致了信息的爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新研究取得了很大進(jìn)展。IBM認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具有海量、高速、多樣性和低價(jià)值密度四大特征，而海量和低價(jià)值密度的結(jié)合無(wú)疑放大了大數(shù)據(jù)在價(jià)值挖掘過(guò)程中的難度，另一方面，2006年Jeffrey Hinton等人提出了深度學(xué)習(xí)的概念，開(kāi)啟了民族智能發(fā)展的新浪潮。