(资料图)
3月1日,TrendForce集邦咨询表示,由于生成式AI必须投入巨量数据进行训练,为缩短训练就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型为例,其训练参数从2018年约1.2亿个到2020年已暴增至近1800亿个,TrendForce集邦咨询估GPU需求量预估约2万颗,未来迈向商用将上看3万颗。
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3月1日,TrendForce集邦咨询表示,由于生成式AI必须投入巨量数据进行训练,为缩短训练就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型为例,其训练参数从2018年约1.2亿个到2020年已暴增至近1800亿个,TrendForce集邦咨询估GPU需求量预估约2万颗,未来迈向商用将上看3万颗。