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雪域高原的心脏地带——拉萨，最近格外热闹。走在熙熙攘攘的大街上，置办年货的人们脸上洋溢着节日的喜悦和期待。他们或三五成群，或携家带口，挑选着心仪的年货，孩子们的欢声笑语仿佛驱散了冬日的寒意。摊主们热情地吆喝着，手上忙碌地称重、打包，讨价还价声此起彼伏。白宝玉和拉巴卓玛这对年轻夫妻，便是这忙碌身影中的一员。
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“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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