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－ 进行師者AI 70億參數全學科文化教育大模型高強度訓練測試

四是减少運營成本费。

摩爾線程憑進的AGI算率基座，不僅能够适配適配全世界流行AI軟件生態，節約遷移成本费，并且在單位算率總體擁有价格上擁有較為明顯優勢，能夠进一步降低大模型产品研發成本费。

－ 进行羽人高新科技70億參數大语言实体模型YuRen-7b的訓練測試

測試结果说明，在逻辑推理层面，摩爾線程自主研发滚球app多功能GPU顯著優於基準對比产品RTX 3090和RTX 4090，在其中所有測試测试用例中優於RTX 3090，有多batch下優於RTX 4090。

二是助推摆脱算率瓶頸。

快科技6月14日信息，摩爾線程官方网宣佈，2024年5月份與智譜AI開展瞭新一輪GPU大模型適配、特性測試，包括大模型推理、基於誇娥（KUAE）大卡智算集群式大实体模型預訓練。

測試所使用的滚球app相關大模型，來自智譜AI底座大模型以及開源版滚球app本号。

一是技術独立重大突破。

摩爾線程大卡智算集群式取得成功應用ChatGLM預訓練，標志著摩爾線程有水滚球app平讓大模型訓練與逻辑推理在整个國產可控算率底座上運行，可增強技術主体性，保障数据安全。

－ 进行憨猴集團70億、340億。700億參數量級大模型的分佈式訓練

三是開拓創新空間。

在訓練层面，摩爾線程誇娥大卡智算集群式的訓練精密度與A100集群式对比，誤差在1％以內，而集群式特性擴展系數超過90％，实体模型算率使用率（MFU）與A100集群式相當。

這滚球app一结果，對於中国大模型产品技術生態具有重要意義：

近期，摩爾線程陸續公佈瞭與國產AI企业在实体模型訓練、逻辑推理方面的合作，主要包含：

－ 进行與滴普企业大模型Deepexi v1.0的訓練、逻辑推理適配

值得一提的是，早就在2022年8月，智譜AI就開源瞭GLM-130B实体模型，2023年又推出瞭千億底座對話实体模型ChatGLM，及其開源版本ChatGLM-6B。

根據Scaling laws（尺寸基本定律），有限的资源算率供應很有可能成為制約大模型发展的關鍵瓶頸，而摩爾線程多功能GPU能提高大模型的迭代速度和自主研发水准，推动中国大模型更强发展。

摩爾線程與智譜AI行之有效的適配與測試协作，有利於推動實現軟硬件配置的深度融合與協同創新。

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