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该公司表示,该神经元平台能够学习和处理信息,像这样的生物处理器耗电量仅为传统数字处理器的百万分之一。由于其能耗低,可大幅减少计算对环境的影响。一般来讲,训练一个像GPT-3这样的大型语言模型需要耗电约10吉瓦时,大约是欧洲一个普通家庭全年耗电量的6000倍。如果能部署生物处理器,这种能源消耗有望大幅减少。
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“但是对于增量项目,如果仍要求前期配储、产业配套和各种形式的成本,都会体现在后期的机制电价招标上。如果这些成本过高,那么地方工商业用户的用电价格就会提高。所以地方政府需要综合考量新能源的规模,以及当地经济发展对新能源电力的需求和承担能力,最终指向是降低前期的非技术成本。”时璟丽说。
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