近两年来，国内热门的技术话题中，“百模大战”赫赫有名。自2020年起，中国进入了大模型加速发展期。据科技部新一代人工智能发展研究中心发布的报告显示，目前中国已发布10亿参数规模以上的大模型达79个。众多it技术厂商投身于大模型的研究与训练，并将其应用于各个垂直领域。
随着大型模型的出现，AI的发展迈入了新纪元，这也改变了AI的开发模式。然而，这也对支持计算、存储、网络、数据检索以及容错调度的基础架构提出了更高的要求：
- 训练大模型需要庞大计算资源和高性能计算能力，要求企业投入大规模并行处理算力集群。这不仅挑战硬件，对整体架构设计也是严峻的考验。
- 为了应对训练大模型过程中需要的海量的训练集和数据，企业需要庞大而高效的存储设备。这对企业的存储基础设施、数据管理和系统设计都是巨大的挑战。
- 由于大模型需要访问庞大的数据集，企业需要确保数据库能够以高效的方式存储和检索所需的海量数据。传统的批处理方式早已无法满足对即时反馈和动态数据的要求。
需要重写的内容是：…
只有克服这些挑战，企业才能充分发挥大数据模型的能力，进而创造更多的价值。但是，要解决这些问题，需要投入大量的资源和强大的基础设施支持，这对许多企业来说是一项艰巨的任务，如何才能突破瓶颈呢？
答案将在11月25日，WOT全球技术创新大会2023·深圳站“AI超级底座”腾讯云专场中揭晓！
在这个专场中，来自腾讯云的五位嘉宾将从异构计算、网络、云原生、存储和向量数据库五个方面进行介绍：
- 腾讯云优化大模型推理的实战经验及独门秘诀；
- 分享腾讯云如何为AI大模型的训练提供高速公路级别的网络通道；
- 探讨如何利用 Serverless 解决GPU 算力稀缺与训练 AI 应用的痛点；
- 畅谈AGI 场景下对存储的各类要求以及落地的实践经验；
- 解析腾讯云向量数据库的技术架构与能力。
旨在从多个角度为企业提供摆脱技术底座困境的破局之道。还有更多精彩内容和技术干货等您亲临现场，实地感受！
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