GPU计算

未来，电力系统每个子模块都将成为具备自学习、自适应能力的“智能算力单元”，通过GPU并行计算保障其实时决策能力。

高性能计算互联的演变中，目前有三大趋势。集群间，互联方式从TCP/ IP向RDMA架构转变； Die间，多种芯粒互联技术正在加速崛起；片间，由PCIe向多节点无损网络演进。

在智能交通、智慧城市和实时灾害监测中，边缘 GPU 将承担起既要快速计算又要节能高效的双重任务。

业界需要从根本上重新思考如何实现AI的分布式计算，其影响将远远超出训练成本的范畴。

本文将回顾GPU计算资源智能调度的发展历程、当前的应用实践，并展望未来的发展趋势。

智算中心，作为人工智能时代的关键基础设施，其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。

本文将简要介绍常见的算力计算方法及其优势与局限性。