在大模型训练时代，模型参数规模动辄数百亿甚至上万亿，传统的 FP32 单精度训练 已经无法满足显存和速度的需求。混合精度（Mixed Precision Training）技术通过在保持模型精度的同时使用更低位数的浮点格式（如 FP16、BFLOAT16），有效减少显存占用、提升吞吐量，已经成为深度学习训练的“标配”。

在大模型时代，AI 的训练与推理已经不再是单纯的算力问题。随着模型参数规模进入百亿级、数据量级扩展到 TB~PB，数据管线与存储架构往往成为影响训练速度的决定性因素。算力再强，如果数据加载跟不上，也会出现 GPU 空闲等待 I/O 的情况，训练效率大打折扣。

在人工智能项目的全生命周期中，训练（Training） 和 推理（Inference） 是两个至关重要的阶段。虽然它们都需要算力支持，但在计算资源、内存容量、存储系统和通信带宽等方面的需求差异很大。

在人工智能项目的全生命周期中，训练（Training） 和 推理（Inference） 是两个至关重要的阶段。虽然它们都需要算力支持，但在计算资源、内存容量、存储系统和通信带宽等方面的需求差异很大。

在人工智能项目的全生命周期中，训练（Training） 和 推理（Inference） 是两个至关重要的阶段。虽然它们都需要算力支持，但在计算资源、内存容量、存储系统和通信带宽等方面的需求差异很大。

在人工智能，尤其是深度学习和大模型的浪潮中，算力已成为推动技术进步的核心引擎。GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）是两种主流的AI计算硬件，它们既有相似之处——都擅长并行浮点运算，又有显著的架构与定位差异。本文将从架构原理、适用场景和性能差异三个维度，深入剖析GPU与TPU。

在人工智能，尤其是深度学习和大模型的浪潮中，算力已成为推动技术进步的核心引擎。GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）是两种主流的AI计算硬件，它们既有相似之处——都擅长并行浮点运算，又有显著的架构与定位差异。本文将从架构原理、适用场景和性能差异三个维度，深入剖析GPU与TPU。

在人工智能，尤其是深度学习和大模型的浪潮中，算力已成为推动技术进步的核心引擎。GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）是两种主流的AI计算硬件，它们既有相似之处——都擅长并行浮点运算，又有显著的架构与定位差异。本文将从架构原理、适用场景和性能差异三个维度，深入剖析GPU与TPU。

近几年，人工智能尤其是大模型的爆发式发展，让算力、存储、网络等基础资源的需求呈现指数级增长。传统的IT基础设施虽然支撑了互联网时代的业务运行，但面对AI训练和推理的超高计算密度、海量数据吞吐和低延迟需求时，显得力不从心。为了让AI技术真正落地，我们需要针对AI特性量身定制的AI基础设施（AI Infrastructure）。

近几年，人工智能尤其是大模型的爆发式发展，让算力、存储、网络等基础资源的需求呈现指数级增长。传统的IT基础设施虽然支撑了互联网时代的业务运行，但面对AI训练和推理的超高计算密度、海量数据吞吐和低延迟需求时，显得力不从心。为了让AI技术真正落地，我们需要针对AI特性量身定制的AI基础设施（AI Infrastructure）。