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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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数字化时代，各种各样的应用和场景源源不断地产生着海量数据。如何更高效地处理和分析这些数据，同时又尽量降低能耗？这就对计算机的效率和能耗都提出了极高要求。用于超快计算的新型磁光存储器，正是在这样的技术背景下应运而生。它的开关速度实现上百倍提升，同时能耗又显著降低，很好地契合了超快计算对高性能存储器的需求。可以预见，越来越多高性能存储器的诞生，将为更加高效、流畅、即时的通信提供坚实技术支撑。
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