课程大纲：

大模型计算培训

【课程背景】
在当今技术变革的浪潮中，云计算和人工智能（AI）正成为驱动各行业数字化转型的重要支柱。特别是在AI大模型（如ChatGPT）的崛起下，算力需求呈现出爆炸式增长。这些模型依赖于海量数据的处理与计算，需要强大的计算资源来实现模型训练、推理和优化。传统的计算架构已无法满足这种指数级的算力需求，企业需要依赖云计算提供的灵活、高效的算力解决方案，以应对这一挑战。
云计算通过虚拟化技术与分布式计算能力，能够按需提供大规模的计算资源，解决大模型算力瓶颈问题，且具有高弹性和高可扩展性。同时，云计算的持续优化与新技术的引入（如边缘计算、分布式算力、专用硬件加速等），使得大模型的部署与训练更加高效。未来，随着量子计算、AI加速芯片、5G等前沿技术的进一步发展，云计算的算力支持能力将得到质的提升。
本课程围绕云计算与大模型的相互作用展开，旨在帮助学员系统化地理解云计算的基础、AI大模型的算力需求与挑战，以及如何通过云计算技术解决大模型的算力瓶颈。课程还将展望未来技术的发展方向，帮助学员在面对AI与算力需求不断变化的环境中，掌握前瞻性技术策略并优化现有资源。

【课程收益】
全面掌握云计算的基础知识及其在现代技术中的重要性。
了解大模型的核心技术及其在实际业务中的应用场景。
深刻理解大模型对算力的高需求以及目前面临的技术挑战。
了解云计算如何有效支持大模型所需的算力，并提供相应的解决方案。
掌握如何优化现有的算力资源，同时预见未来技术的发展方向。

【课程特色】
理论结合实践，聚焦大模型与云计算，掌握前沿技术与未来趋势

【课程对象】
中高层管理人员、解决方案架构师、电信运营商政企和产互人员等

【课程大纲】
一、AI持续推进生产力的跃迁升级
1、 AI在各行业的应用与大模型突破
人工智能在各行业的应用渗透与发展趋势
语言大模型（LLM）的突破与实际应用场景
Transformer架构的核心原理及大模型的演化历程
2、 大模型与生产力提升的关联
大模型如何推动生产力升级：从自动化到智能化
人工智能对企业决策、效率和创新的提升作用
大模型驱动下的生产力跃迁案例解析

二、云计算基础与技术演进
1、 云计算的核心概念与架构
云计算的基础架构与服务模式：IaaS、PaaS、SaaS
虚拟化技术与容器化对计算资源的高效管理
云计算架构下的资源调度与优化策略
2、 云计算市场现状与发展趋势
全球与国内云计算市场的应用情况
从边缘计算到云原生：未来技术趋势展望

三、大模型算力需求与技术挑战
1、 大模型的计算需求与瓶颈
大模型对算力的极端需求：参数规模与计算复杂度
大规模模型训练中的算力瓶颈与现有解决方案
如何优化大模型推理阶段的能效与速度
2、 大模型应用中的挑战
高算力需求与能效优化的技术对立
数据量、带宽与存储限制对算力的影响

四、云计算支持下的大模型算力解决方案
1、 云计算的算力支持模式
弹性计算与按需分配：如何利用云计算优化资源
专用硬件加速（如GPU、TPU）在大模型中的应用
2、 大模型的云端部署与案例分析
大规模AI模型在云计算环境中的部署方法
实战案例分享：如何利用云计算提升AI训练效率

五、未来技术展望与算力优化策略
1、 算力优化与未来趋势
分布式计算与边缘计算的整合应用
云原生架构与AI加速硬件的优化策略
2、 前沿技术与未来展望
量子计算在AI中的应用前景
5G、边缘云与下一代智能算力网络的发展方向
案例：英伟达、华为、OpenAI（ChatGPT、Sora）、谷歌、脸书、微软等

大模型计算培训