浙江大学-DeepSeek模型优势:算力、成本角度解读2025■ 条件:计算量 C≈ 6 * N * D ≈1.5*1 025 ■ 最低时间、成本估计 ■ 单 H800(25 万 ):1.5*1010 秒 (174000 天 ) ■ 1000 张 H800(2.5 亿 ):1 .5*107 秒 (174 天 ) 算力 ( 每秒 ) 显存 运力 生态 政策风险 成本 华为 910B 320T=3.2*101 4 32GB 240 GB/s10 积分 | 23 页 | 7.53 MB | 5 月前3
英特尔-工业人工智能白皮书2025年版Intel® Industrial AI Playbook 2025 Edition 编委会: 主编:刘 俊、马小龙、朱永佳 编委:方辛月、高 畅、高杨帆、胡 杨、刘 波、吕晓峰、邱丽颖、单 娜、张 恒、张心宇 * 编辑按姓名首字母排序 人工智能 (AI) 技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮,通用大模型的出现让 AI 技术从专用化迈向 了通用化。AI 技术正在步入工业领域的千行百业,帮助企业实现从传统的劳动密集型、资源密集型企 CLIP 图像编码器进行处理,生成多尺度图像嵌入。多尺度的图像嵌入通 过聚合和文本嵌入进行相似度对比,形成语言引导的异常得分映射,异常得分映射上采样获得异常区域分割结果。同时,通 过阈值判定整张图像的是否异常的类别。 虽然大模型具有更强的场景迁移能力,能够实现零样本异常检测,但是对于工业场景来说,通常对于检测的准确度有较高的 要求,零样本异常检测很难达到工业客户的要求。少样本异常检测方案 Gbit/秒。该系统可以存储约 40 TB(相当于三周的量)的原始图像和检查结果。 48 03 成功案例 机器学习模型部署在英特尔® 私有云中的高性能计算服务器上,使用英特尔® 至强® 可扩展处理器进行训练。模型在数十万张 晶圆图像上训练之后,部署到生产线的边缘位置。边缘上的模型推理工作负载(在摄像头控制器上)可以卸载到英特尔® ARC A770 独立 GPU 上,以加速图像分析。英特尔® 至强® 可扩展处理器提0 积分 | 82 页 | 5.13 MB | 5 月前3
DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025https://dblab.xmu.edu.cn/blog/5816/ 4.4 本地部署大模型方 案 DeepSeek R1 671B (满血版) 部署成本 1. 硬件采购成本 • 服务器集群 :含 8 张 NVIDIA A100/H100 显卡的服务器 , 市场价格约 80-120 万元 • 配套设备 :液冷系统、 冗余电源等附加成本约 15-25 万元 2. 运维成本 • 电费 :满载功耗约 图像生成 5.3 图片类 AIGC 应用实践 案例: DeepSeek+ 即梦 AI , 生成教师节海报 第 1 步 :登录 DeepSeek ,输入如下提示词: 我想用 Al 绘图软件绘制一张教师节海报 , 要加入厦门大学元素 , 请帮我写一段提示 词 第 2 步 :登录 “即梦 AI” ,进入 “ A I 作图”的 “图片生成” ,在提示词输 入 框中 ,把第 1 步 DeepSeek10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 6 月前3
华为昇腾DeepSeek解决方案模 型 效 果 低成本完美对标 OpenAI O1 ,突破精确语义理解及复杂推理任务 DeepSeek-V3 是一款 MoE 模型,总参数量 671B ,激活参数量 37B ,采用 2048 张 H800 (节点内 NVLink ,节点间 IB ,非超节点架构) 在 14.8T token 数据集上基 于自 研 HAI-LLM 训练系统总计训练了 1394h ( 58.08 天) 性能优0 积分 | 32 页 | 2.52 MB | 5 月前3
2025年DeepSeek-R1Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告DeepSeek-V3 低成本(5,576,000美元 )带来惊艳效果 ➢ MoE 架构 671B 激活37B \ 使用 Multi-head Latent Attention (MLA) 架构 ➢ 2048张 H800 计算: ~54天 21 DeepSeek-R1 技术剖析:RL 加持下的 Length 泛化&推理范式涌现 ➢ 大规模RL的加持下,DeepSeek-R1 Zero 表现出在推理任务上思维链长度的自然增长和涌现10 积分 | 76 页 | 8.39 MB | 6 月前3
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