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在大模型时代，我们需要一个能够满足大规模深度神经网络训练需求的AI算力系统。以下是构建这样系统需要考虑的几个方面：
1、大算力：大模型需要大量的并行计算能力，因此需要高性能的GPU或其他加速器来进行训练。
2、高互联：在分布式训练中，各个计算节点之间需要高速的网络连接来传输数据和同步梯度信息。因此，AI算力系统需要具备高互联能力，以确保各个节点之间的高效通信。
3、强扩展：大模型的训练需要扩展到千卡、万卡级的平台，支撑大模型的训练。因此，AI算力系统需要具备强扩展能力，以便根据需求进行扩展。
4、高能效：随着模型规模的增加，训练所需的能耗也在增加。因此，AI算力系统需要具备高能效，以便在满足训练需求的同时降低能耗。
5、易用性：为了方便用户使用和管理，AI算力系统需要具备易用性，包括易于部署、监控和维护等方面。
6、安全性：AI算力系统需要确保数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制等方面。
在实际构建AI算力系统时，可以选择适合的硬件和软件组件来满足上述要求。例如，可以选择高性能的GPU、大容量的存储设备、高速的网络连接等硬件组件，以及优化的深度学习框架、高效的分布式训练算法等软件组件。此外，还需要考虑系统的可扩展性、能效和安全性等方面的因素，以确保系统的稳定性和可靠性。
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