从大内存到通算一体，三篇文章带你读懂AGI底层力量

2023-07-31 08:07

数字化是金融行业服务和发展模式变革的重要驱动力，今夏华泰证券举办“AGI重构之路”创新科技论坛，探讨AGI（通用人工智能）如何重构人工智能技术及金融行业。

作为国内领先的科技驱动型综合证券集团，华泰证券邀请多家细分赛道内的领跑科技创新企业、海内外技术专家与华泰证券的科技专家从各自的实践出发，分享对AGI科技浪潮的洞察。本文汇总三篇深度好文（原发微信公众号：华泰证券频道），带你一起读懂AGI技术发展的底层技术。

突破互联极限

CXL叩开大内存时代

人工智能在金融场景的深入应用，对海量数据计算提出了更高要求，内存及其新计算架构正变得愈发重要。

在传统服务器或计算网络中，内存（Memory）仅作为暂存数据、交换数据的“桥梁”角色，与计算紧紧耦合。这一情况或将伴随着CXL（Compute eXpress Link）的诞生而发生改变。未来，内存或将不仅作为硬件器件而存在，还可以成为独立的系统，成为以软件驱动的新行业。CXL的出现，将带来对内存的根本性变革，包括拓展内存带宽和容量、实现内存与计算的解耦。

通过在CXL架构下的池化和实时下载内存，可以极大限度地解决内存溢出问题。可以建立统一内存池并实时监测各服务器的内存占用，为计算压力较高的服务器提前下载内存。什么是池化？内存溢出又是什么？在未来，我们可以像下载软件一样下载内存吗？▶点击这里，看未来大内存的时代。

从局部创新到大模型崛起的开源故事

云原生为大语言模型的开发与创新提供了基础设施，包括大模型在内的许多新技术的最终源头都在开源世界里。在云原生的开源生态里有一种庞大的生产力。

AGI的创新方向和数字原生的终极愿景高度一致，ChatGPT在聊天中努力伪装成人类，就是硅基智能在学习进入碳基智能世界的方式。任何企业在将大模型技术应用到自身发展、迈向未来人工智能时，都要搭建新的生产关系，在技术路径的选择中会遇到很多问题。比如，如何满足超大模型对硬件和资源的需求、如何解决异构算力兼容的问题、如何高效合理分配资源和调度任务，还有隐私保护、数据风险和监管合规等诸多安全问题。

在大模型还没有成功时，很多创新的技术可能只是一些零碎的局部创新，使用场景并不明确；但当大模型成功时，大家才会发现这些技术正是大模型爆发成功的一环，这些技术的创新演进与大模型的发展是相辅相成的。

面对上述问题，产业界如何破局呢？▶点击这里，看通往大模型的多元新技术路径。