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仅仅依靠硬件创新，是远远不够的，CPU很难进行大模型算法的大规模并行计算。,对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。

对于这个需求，前文提到的全链路UPI总线互连技术，完全可以满足（通信带宽高达16GT/s）。,通常来说，通用服务器会将先将模型的权重传给一个CPU，然后再由它去串联其他CPU，实现权重数据的传输。,与此同时，外媒爆料称，OpenAI和微软联手打造的下一个超算集群，将由10万块GB200组成。,这个数据，对于一些搭载GDDR显存的GPU或加速卡，可以说是毫不逊色。,他们背后需要强大的技术实力支撑，但离变现遥遥无期。4个月前，因为对AIGC（人工智能生成内容）未来发展的不够乐观，金沙江创投主管合伙人朱啸虎的观点被推上了热搜。在他看来，中国的AIGC机会第一波爆发在企业服务，业务起来快，能马上提高生产力。更重要的是，但经历过上一轮AI热潮的暴击，越来越多的人成为了市场信仰派，他们收紧了钱包。