2024存内社区公开课上线-从底层算力角度，带你入门大模型，这才是开发者该学的课程

大模型算力名词解析[源码]

本文全面解析了大模型算力相关的常用名词，包括基础概念如算力、FLOPs、OPs、延迟和带宽，系统架构中的计算架构和硬件架构，基础运算类型如浮点运算、整数运算和乘加运算，计算模式如并行计算、高性能计算和分布式计算，以及相关的软件架构和部署模式。此外，还详细介绍了浮点精度格式、算力类型、算力管理与服务、算力评估指标、算力战略概念和数字经济概念。文章内容详实，适合从零开始学习大模型的读者，建议收藏以便随时查阅。

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]

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大模型时代的算力挑战[可运行源码]

文章探讨了大模型时代下算力面临的挑战与优化方向。随着大模型参数突破万亿规模、AI原生应用爆发式增长，如何让算力更便宜、更快、更可控成为核心问题。文章指出，算力“跑不满”的原因并非硬件不足，而是系统软件栈在编译、调度、算子库等方面存在结构性瓶颈。为此，2025全球C++及系统软件技术大会特别设立“AI算力与优化”专场，邀请多位行业专家从芯片、编译器、架构等角度分享优化实践。会议还将探讨如何在成本与性能之间取得平衡，提升推理与训练效率，推动算力基础设施的可持续演进。

2024年GPU/AI算力租用价格分析[可运行源码]

随着人工智能技术的快速发展，GPU/AI算力需求激增，算力租赁服务成为中小企业、科研机构及个人开发者的重要选择。本文详细分析了2024年GPU/AI算力租用价格，包括不同供应商的定价策略（如阿里云、英伟达A800等），并探讨了算力租赁市场的现状与趋势。文章还提供了性价比分析，帮助用户根据应用场景选择最优算力方案，同时介绍了尚航科技在智算服务领域的优势与能力。整体来看，算力租赁市场正朝着多元化、灵活化和高效化方向发展，为用户提供了更多低成本、高性能的计算资源选择。

DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读.pdf

文章从算力和成本角度深入分析了DeepSeek模型的优势。首先，文章介绍了算力的发展历程，指出人工智能时代算力开始不足，需要大量高性能AI加速器。接着，文章通过对比不同大模型的性能和成本，展示了DeepSeek在系统感知的算法创新方面的优势，如MLA（多头潜在注意力）和特定MoE（混合专家）技术，显著降低了计算量和推理成本。文章还探讨了美国对中国的算力限制及其对国内AI发展的影响，并指出DeepSeek通过技术创新实现了“战术穿插”，在算力受限的情况下仍能保持竞争力。最后，文章预测了未来AI竞赛的结果，认为中国有望凭借工业化优势在AI领域取得成功。