由于广泛显示DepSeek，因此通常使用“ AI AI”的“ AI AI是“ AI是常用的”？目前，如果可以更频繁地使用DepSeek，那么与可以成功使用DepSeek相比，公司已成为公司关注的问题。通过大大降低大型模型实施的成本，DePseek在数千个行业中造成了AI应用程序的爆炸式增长。根据国家数据办公室揭示的数据，2024年初，中国迪亚里奥代币的平均消费量为1000亿人。今年3月，中国每日代币的平均消费达到100亿日元，一年增加了100倍。随着越来越多的公司在生产环境中部署了深层推理模型，算法级别的差距已迅速降低，并且各个行业中竞争对手的补偿已经改变了“是否常用AI，是否使用过AI。” “是AI通讯仅在2025年，从模型级别上算法优化了模型优化技术，以最终使用基础硬件资源。与基础软件和硬件的协同效率相关的深水种族已经开始沉默。在AI基础架构中，在AI基础架构中，计算机架构连接了基础硬件和上等框架的近代架构。 becoming a new support point to exploit the efficient implementation of industrial AI. 01 change of tendencies: the competence of AI falls into the deep sea of​​ ​​"system efficiency", the leadership of the desEek model is an optimization technology of model structure that includes whose for the construction ofCU of augmented training, such as MOE, dispersed dynamic computer science, optimization of adaptive parameters, multiple potential care methods (MLA), loading technology without loss of辅助机构多次倍数。它提供的性能类似于GPT-4的1％成本，进一步降低了AI应用程序的阈值。与DepSeek连接的所有公司都有这些最先进的模型结构优化技术。您可以直接接受柔术并获得同样的祝福。但是，如果您想最大限度地提高这些技术的价值并进一步提高推理的效率，则必须依靠基础资源的系统优化。这需要提及计算机行业的计算机架构。当AI技术电池与多层蛋糕进行比较时，电梯是：XPU硬件硬件层。 Arquitecturas的计算在过去和未来的联系中起着重要作用。与不平等的处理器（例如下降，GPU，NPU，XPU等）兼容。升上计算机架构连接到常规AI框架是利用计算机EFFI的关键平台基础硬件的效率，并允许融合的发展。基础计算机架构似乎远不是AI应用程序的顶部，但是实际上，计算机体系结构是与以下节点中与AI应用程序效率竞争的关键。计算机架构就像建筑物的基础。只有当基座变得足够深时，才能与更高，更稳定的建筑兼容。在全球计算机行业中，只有少数公司能够开发计算机架构并逐渐开发生态系统。计算体系结构通常通常是底层组件，例如编程语言，运营商库，编译器等，例如许多基本优化技术。只有通过大规模的研发投资，我们才能继续保持我们的技术领导力。在AI的全球全景中，Ascend长期以来一直是无法忽视的AI创新的力量。诱人的杂型计算体系结构Cann（神经网络计算体系结构）是用于AI.ES OOM的中央软件平台。同时，Cann可以最大限度地提高所有基础硬件的增长，显着优化主要模型的性能，并加速数千个行业的AI实施效率。同时，Cann将为Deepelo提供最深的开发人员，并成为巩固AI行业创新的引擎。通过深入整合到全球AI产业链中，Cann深入开放策略的价值仍然放大。 AI基本软件和硬件平台02软件和硬件协作 +层开放是在数千个行业中实施AI的手段，这些行业面临数千个行业的IA应用程序场景，当您想最大程度地利用基于高级算法优化的模型的绩效，并提高创新创新创新创新创新创新创新创新创造创新创新的创新创新的效率。创新创新创新创新的创新。目前，Ascend Cann正在研究优化基础资源的完整策略和方法，从而大大提高了计算机功率的使用效率和模型的效率，并已在许多工厂（包括互联网，运营商，教育，教育，科学研究，制造，制造业等）中成功进行了测试。首先，对AI应用程序过程中极端性能和超低延迟等场景的一般优化是对高性能和延迟的无限需求，尤其是在Internet，运营商和其他行业上，具有高性能和高性能。通过三个关键的硬件资源：计算机科学，通信和内存，CANN可以显着改善基础资源优化的使用。在计算机层面，潜在护理的漫长阶段（mLA）意味着20个数据运动和13个操作员的串联计算。 Doann彻底改变了Mlapo融合操作员的技术。这可以将许多小型操作员合并到大型操作员中，从而将109微秒的计算时间降低到45微秒。 TechnologyGía已在主要的互联网客户和运营商中实施，从而提高了20％的性能。在沟通级别，MOE模型包括专家之间的许多沟通。与传统的RDMA通信相比，Cann使用NPU的直接通信算法进行创新，以将通信时间消耗降低90％。这项技术使最大的Iflytek Spark模型的交叉机器的通信潜伏期降低了90％，并将中国移动千卡群的沟通效率提高了50％。在内存级别，多个CAN开发局的映射技术通过重建通过重建将记忆的使用增加了20％零散的内存。其次，在Avant -Garde的发展领域，Cann解决了通过分层通过层次进行效率和适应发展的问题。教育/研究行业是Vanguardia发展的主要力量，但通常面临着低发展效率和难以调整异质资源等问题。典型的开发人员只需致电操作员库以满足其一般开发需求，但是更多的先锋和详细开发需求需要连续的计算机架构才能打开和实现来源。开放层是Cann最重要的技术策略之一。在编程语言上升C，AOL操作员加速库和HCCL Collection Communications库之后，Cann将于今年打开GE Graph Engine，打开Bisheng编译器以及执行时间执行时间，以满足爱好者的最佳开发需求。 Tsinghua的大学项目映射团队已领导他基于CANN的特定MOE操作员的构建系统，并在基于单个上升服务器的DeepSeek R1型号的设计中提供了进步。此外，为了提高发展效率，它一直是CAN重复的重点。今年，Cann推出了一个新的Catlass操作员模板库，该图库提供了几个操作员的示例。中国技术大学的一个团队在Catlass操作员模板图书馆的帮助下开发了MATMUL操作员，从四个人的传统一周到两个人的一周，开发周期被压缩。第三，季节是堆叠和开放的。在很难找到IA实施的传统行业中，Cann Partners加速了行业解决方案的实施。对于制造和医疗保健等传统行业，DeepSeek仍然具有一定的阈值。实施解决方案，例如所有-Deepseek机器和VerticAL工业模型，简化实施过程并加速AI在传统行业中的应用。 ASCE推出了许多由500多个行业客户推出的DepSeek解决方案。例如，在房屋的纺织工业中，传统的绘画设计过程太长了。这是一种影响新产品研发效率的瓶颈。过去，需要花费20多天的时间才能绘制设计师的选择，织物的选择，样品的产生和样品拍摄以及需要重复的更改。根据Cann的深刻开放，迅速开放和DepSeek的基本特征，Ascend Textiles Technology Partners开发了中国家庭的第一个纺织品模型。 TheDesigners必须仅输入简单的照片和描述，而家庭的纺织模型会自动以美学和商业价值生成采样设计，从而降低了数十T的设计成本人民币的Housands到数十个人民币，将设计周期从20天减少到5天。 03生态开放添加了整个AI产业链中的创新引擎。随着AI技术继续加速其迭代，工业链AI上游和下游变得越来越复杂，一个或多个技术巨头永远无法覆盖。开口的深度和宽度也是体系结构计算中的核心竞争优势。对于Cann，深入的开放是技术和生态策略。借助深度开放，Cann逐渐成为巩固整个行业Chainiaal创新能力的引擎。首先，我们将与我们的合作伙伴合作，创建一个更开放，更容易使用的基础架构生态系统，以涵盖AI实施的整个生命周期。例如，根据CAN的深入开放，在操作员的开发层面上，高性能运营商的库允许MORE超过30个客户/合作伙伴开发260多个主要运营商。这些中央运营商符合更广泛的行业方案，并进一步降低了业务应用程序的阈值。在操作系统层面，Cann与合作伙伴联手将详细兼容性与包括洪蒙，ORA和Kirin在内的五个重要国家系统联系起来。在培训/部署的层面上，Cann允许10多家AI基础设施公司，包括腾讯，基于硅的流量，Wuwenxinqiong等。一组创新的智能编程引擎和电容框架的动作使AI效率更高。其次，我们将与合作伙伴合作发展，以共同促进我们的基本模型中的前卫创新。近年来，基本模型的绩效进步以及基础资源的优化显示了双向单元的发展趋势。以Astron和Iflytek为例，架构的计算Accelera的计算TE模型性能的最终研究。例如，基于深度开放的大炮，Iflytek实现了Ascend Moe模型的训练推断，从而实现了Ascend集群MOE模型的大规模平行专家的第一个大型验证，从而实现了3.2倍的增长，一般绩效增加了50％，终止延迟减少了50％。同时，在TheSodel的性能进度期间，基础软件和硬件调整也有所改善。例如，Iflytek还参与了Asteng软件生态系统的结构，鼓励在Asteng Development工具集中持续丰富功能。第三，我们继续加强与Pytorch和Vllm等全球将军开源生态系统的合作。近年来，ASCE继续加强与第三方的开放式回声系统的合作，并将其深入整合到开源的Eco中全球AI系统。目前，VLLM已成为开发人员中最受欢迎的推理引擎之一。 2024年底，Asent开始与VLLM实施技术和生态合作。它在推出后立即启动并承认了VLLM社区的新版本，为开发人员提供了更多选择。 ASCE团队帮助VLLM社区开发了用于硬件后端的补充功能，从而降低了后端支持社区的维护成本。随着模型模型的进度和基础资源的优化的结论越来越多，计算机体系结构已从行业前卫背后的技术转移到了。从建筑师心目中不断重复的代码到降低成本并提高实际商业场景的效率，Cann在数千个行业的AI种族中发挥了重要价值。当企业应用程序进入深水时，开放和创新的Cann是成为独立和可控行业链的骨干。文章来源：智能进化论