平台上线后受到广泛好评。 甘肃省陇原先锋智慧云平台  是中共福建省委组织部借助数字技术引领党建创新， 精心打造的一款省级党建智慧云平台，实现了对全 省党员的组织管理、党务公开、学习管理等；  覆盖全省 195W+ 党员， 2018 年的月均活跃达 100W+ 。作为福建省“两学一做“突出案例登上 《人民日报》头版！ 福建省党员 e 家平台 山东省党员乐 e 学平台  党员“乐 e 学”教育云平台，帮助山东省

2592000 秒），则对应 GPT-3 训 练所需算力为 121528TFLOPS ；结 合 A100 有效算力 78TFLOPS ，得到所需 GPU 数量为 1558 个，对应 AI 服务器为 195 台。 l 推理阶段：按谷歌每日搜索量 35 亿次进行假设，估算得到 GPT-3 每 日 需推理 token 数为 79330 亿个，则推理所需运算次数为 4760*10^21FLOPs ； 3.65 万美元 对应 GPU 价值 2337 万美元 1175.3 万美元 AI 服务器相关 DGX A100 DGX H100 单个服务器对应 GPU 数量 8 8 所需服务器数量 195 台 40 台 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 AI 大语言模型对于 GPU 算力需求测算（以 GPT-3 为 例） 表：推理阶段算力需求测算过程及结论 资料来源：英伟达官网，国信证券经济研究所整理及预测

完成（训练时间为 2592000 秒），则对应 GPT-3 训练所需算力为 121528TFLOPS；结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 1558 个，对应 AI 服务器为 195 台。 推理阶段：按谷歌每日搜索量 35 亿次进行估计，假设每次访问提问 4 次，每次提问+ 回答需处理字数 425 字，平均每个字转换为 token 比例为 4/3，则每日 GPT-3 需推理 token

性化。人工智能与多模式用户界面 (UI) 的融合正在提升用户体验，并为医疗保健、教育和汽车系统等领域的创新创造机会。 多模式 UI 市场规模【6】： 2023 年，全球多模态用户界面市场规模达 195 亿美元，预计 2024 年至 2032 年的复合年增 长率将达到 16.5%（见图 4）。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的兴起已成为市场变革 的动力。这些先进的算法可以分析和处理来

华勤技术 58,075 85,044 66% 56,291 手机、PC、服务器、Pad等产品组装 2018 HK 瑞声科技 35,195 20,483 50% 10,170 扬声器，麦克风，光学镜头，结构件，触控马达 601231 CH 环旭电子 33,535

转为嵌入式使用设计的 SKU 满足更高的可靠性要求 • 定期、稳定的驱动程序发布 • 支持 PCIe 4.0，适用于 PCIe 和 MxM • 提供带有现代软件用户界面的控制软件 • 高性能选项（功率 195W – 225W）可提供最高 236 INT8 TOPS 算力 (A750E) 视觉计算和图形处理 • 支持高达 8K 分辨率，4 个显示信道 • 支持 DirectX、OpenGL 和

..................................................................................................195 10.2.2 物联网数据接入...................................................................................

10.1 项目总结.........................................................................................195 10.2 未来发展方向..................................................................................196

.........193 8.2.2 技术咨询与答疑.......................................................................195 8.3 持续优化与升级................................................................................197 8

SecureAggregation 机制，让交互过程中 的梯度也是很难被反解的。最终，大家都会得到一个相同的模型。横向联邦 学习，综合多家样本，可以让模型更加稳健，效果更好。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 195 下面分享下横向联邦学习的核心技术点，这是 Google 的两篇 paper ，第 一个是每个端自己训练模型，然后发给云端进行综合各个模型的效果，但是 这里 面会有 个问题 ，就是 模型本 身也可