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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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此次，科研人员利用“神光二号”大型激光装置，在实验室产生超音速对流等离子体，利用束流速度异性诱导电磁韦伯不稳定性的产生和发展，进而诱发形成大尺度的等离子体紊乱结构。他们进一步分析发现，该紊乱结构的功率谱与动理学湍流谱高度一致，实验还同时测量来自于不同角度的高能电子幂律谱。
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