構建和訓練超大模型是當前人工智能領域最具挑戰性的任務之一，其成功依賴於多維度技術要素與資源的協同整合。從硬件基礎設施到算法創新，從數據管理到能源優化，每個環節均需突破傳統深度學習框架的侷限性。本文將系統性地探討支撐超大模型訓練的核心技術體系與資源要求，揭示其複雜性與內在關聯性。在硬件層面，算力集羣的構建是基礎前提。當前主流的解決方案依賴於大規模GPU或TPU集羣，其中NVIDIA H100、...
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