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算力产业发展现状及前景展望
引言
随着科技的进步，算力硬件，尤其是处理器（CPU）和图形处理单元（GPU）的性能不断提升。过去几年，随着集成电路技术的发展，单核性能的提升已经达到了极致，而未来将更多关注多核和并行计算能力的扩展。尤其是GPU和专用处理器（如AI加速芯片、量子计算芯片）在处理大规模数据集和复杂算法时的应用，成为算力硬件创新的主要方向。
人工智能的发展推动了算力软件的创新，尤其是在机器学习和深度学习算法的优化方面。随着大数据的普及，AI训练模型对算力的需求日益增长。为应对这种需求，算力软件需要更加高效的算法优化，例如神经网络的量化、裁剪以及分布式
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