觀看影片 
                    
                
                    誕生背景
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工業級應用所需的高性能AI模型生產成本高昂設計及訓練在工業級別應用中具有競爭力的先進的高性能人工智能模型的成本高昂,並且依賴於深厚的技術知識。 - 
                        

AI模型開發效率低導致無法滿足市場的大量需求建立人工智能模型的研發至產品周期復雜,流程分散且欠缺標準化,導致開發效率低而無法滿足市場需求的急劇增加。 - 
                        

長尾問題因低頻且數據量低而難以訓練高性能AI模型由於出現頻率較低,缺少足夠的數據進行高性能人工智能模型的訓練,因而大量長尾場景的問題尚未得到解決和處理。 
SenseCore 商湯AI大裝置
                    
                    概念定位
                        商湯科技打造高效率、低成本、規模化的新型人工智能基礎設施,全面
構建物理空間數字化搜索引擎和推薦系統。
                    構建物理空間數字化搜索引擎和推薦系統。
核心架構
                    SenseCore商湯AI大裝置是由模型層、深度學習平臺和計算基礎設施三個架構部份所組成。
                - 模型層
 - 深度學習平臺
 - 計算基礎設施
 
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                                            模型工廠已開發超過 49000 個商用人工智能模型
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                                            OpenMMLab 開源框架GitHub上超過 60000 顆星
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                                            OpenDILab 開源平臺人工智能算法系列已發佈超過 60 個通用決策系統
 
與香港中文大學商湯聯合實驗室共同打造了算法開源計劃 OpenMMLab,開源算法訓練及推理模型,與外部社區共同構建創新生態
(GitHub 上超 60000 顆星,亞洲星數高,與國外其他開源框架總星數相當)。
                            (GitHub 上超 60000 顆星,亞洲星數高,與國外其他開源框架總星數相當)。
SenseParrots
                                    算法創新基石,商湯領先的視覺算法訓練框架;
                                    高效利用 GPU 集群算力,訓練單個大模型時可以在一千塊 GPU 上取得超過 90% 的加速效率,在業內處于領先水平。
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數據訓練平臺 - 
                                            
SenseParrots 訓練框架 - 
                                            
模型壓縮工具 - 
                                            
跨平臺模型部署工具 
- 人工智能計算中心
 - 人工智能芯片及邊緣設備
 - 傳感器及ISP芯片
 
總算力
                                                每秒3.74百億億次浮點運算
                                            支持視覺領域的大模型
                                                100億參數
                                            1 天內可完成的完整訓練
                                                1000億參數模型
                                            目前,我們正在上海臨港建設商湯科技首個人工智能計算中心,亦稱「臨港AIDC」,用作來支持生產全方位的雲端AI模型及其部署服務。「臨港AIDC」預計能每秒生產約3.74百億億次浮點運算的算力,是一個大規模,開放及能有效推進低碳節能的先進計算基礎設施。我們相信「臨港AIDC」不僅僅能加快我們在AI領域的創新步伐,更能提高我們在行業內的競爭力,有助我們進一步建立一個開放及高速發展的生態系統,加強我們與客戶和各社區的聯繫。
                                


行業價值
                        大幅降低人工智能生產要素的成本,提高人工智能的生產效率,實現人工智能以自動化、自適應的方式進行生產和落地,全面實現企業服務智能化、城市管理智能化和個人生活智能化,推動人工智能進入工業化發展階段。
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加速規模化的落地加速人工智能的規模化落地速度,降低算法模型的生產成本。 - 
                                
解決長尾應用問題全面解決城市管理、企業服務和個人生活中的長尾應用問題,打通商業價值閉環。 - 
                                
打造全新商業模式把非結構化的數據結構化,建立基於物理空間的數字化搜索引擎和推薦系統,打造全新的商業模式。 


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