本文來自「 」。本文介紹大模型的計算特征（國產平台介紹、系統挑戰、算子實作、容錯）、框架的並列性支持、未來演算法等。
隨著ChatGPT的橫空出世，人工智慧大模型成為各行各業熱議的焦點，國內外各種大模型如雨後春筍般湧現，引發了新一輪人工智慧熱潮。但在看到大模型取得巨大進步的同時，也要看到當前國內大模型的研發推廣仍然面臨不小的挑戰和壓力。
面對上述挑戰，需從戰略層面統籌考慮大模型研發營運等相關問題，充分發揮「集中力量辦大事」的制度優勢，強化頂層設計，加大統一規劃，加大政策支持和資源投入力度，推動中國人工智慧從「跟跑」邁向「領跑」。
一是提高算力規模。進一步完善資訊基礎設施，加快推進「東數西算」步伐，加大算力網路建設力度，為大模型研發營運提供足夠算力，同時進一步提高網路速度，降低網路時延，為更多大模型走向套用創造條件。
二是加強數據管理。國家層面加強對數據的管控，明確行業標準，建立數據使用規則，確保大模型訓練數據的品質。同時，針對行業數據，破除不同廠家之間數據互相不能查詢的壁壘，確保大模型訓練有充足、準確的專業數據。
三是建立大模型研發「國家隊」。集中全國頂尖人才和優質資源，舉全國之力進行攻堅突破，同時解決大模型研發中存在的「小而散」問題，減少無效或低效大模型開發對算力和能源的浪費。
四是加大資金投入。建立國家大模型基金，專門用於大模型的研發、訓練等。
五是加大政策支持。面向大模型研發，制訂更加優惠的稅收政策。針對國有企業在大模型研發上投入的資金，允許以兩倍規模計為企業凈利潤。
六是加大科技投入。解決核心技術「卡脖子」問題，特別是加大人工智慧芯片研發制造力度。
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