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人工智能模型参数数量不断攀升,受限于单张显卡的算力与显存上限,AI训练集群规模被迫持续扩大。在这场算力竞赛中,网络传输能力已成为决定集群效率的核心要素。面对超大规模AI模型,提升网络带宽能显著缩短模型训练周期。
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进一步分析发现,只是,推理成本虽然下降了,但训练成本却依然惊人。更重要的是,全球算力依然处于紧缺阶段,越多用户扎堆使用Agent,越推高了企业的运营成本。
据统计数据显示,相关领域的市场规模已达到了新的历史高点,年复合增长率保持在两位数水平。
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