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汪鹏介绍,为科学有效地量化评估生成式AI的算力硬件需求及其产生的电子垃圾数量,团队构建了名为“算力物质流”的新方法。这一方法将通用AI的应用服务与底层硬件进行解离分析,拆分为“需求—算法—算力—硬件”四个层次。首先,要计算出生成式AI接收到的服务需求;接着,通过分析这些需求与不同算法之间的对应关系,确定生成式AI所需算力大小;最后,推导出所需的GPU硬件数量及其附属相关硬件的需求。
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团队提出了打破电池基础设计原则中锂离子依赖共生于正极材料的理论,通过AI和有机电化学的结合,创新设计出锂载体分子,将电池活性载流子和电极材料解耦。这种载体分子可以通过“打一针”的方式注入废旧衰减的电池中,精准补充电池中损失的锂离子,实现容量的回复。使用这一技术,电池在充放电上万次后仍展现出接近出厂时的健康状态,循环寿命从目前的500-2000圈提升到超过12000-60000圈。此外,电池材料必须含锂的束缚规则也被打破,使用绿色、不含重金属的材料构筑电池成为可能。
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