當前，如何充分利用異構(gòu)化、碎片化、失衡化的算力資源滿足差異化的智能工業(yè)任務(wù)要求，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化發(fā)展過程中急需解決的難題。本文聚焦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云邊端協(xié)同調(diào)度，突破傳統(tǒng)基于小模型的調(diào)度策略，深入探討了網(wǎng)絡(luò)大模型在該領(lǐng)域的應用潛能。首先，從云邊端的數(shù)據(jù)異構(gòu)、算力異構(gòu)、算法異構(gòu)三個維度深入剖析了現(xiàn)存挑戰(zhàn)；然后，結(jié)合NetGPT、NetLLM和LAMBO等典型網(wǎng)絡(luò)大模型的實際應用案例，探討了它們在降低算力、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和提高效率等方面的顯著優(yōu)勢；最后，進一步提出了多模態(tài)模型融合、大模型云邊端協(xié)同部署、行業(yè)定制模型開發(fā)等未來發(fā)展方向，論述了實施難點及潛在解決方案，旨在為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化演進提供新的思路與策略。
隨著大模型進入應用時代，針對個性化、合規(guī)、實時性需求，邊側(cè)大模型服務(wù)成為大趨勢。其中，政務(wù)大模型是最為典型的邊側(cè)大模型行業(yè)應用之一。
隨著第四次工業(yè)革命的推動，工業(yè)生產(chǎn)逐漸邁入了數(shù)字化和智能化的時代。在這一時代背景下，工業(yè)大模型作為推動工業(yè)創(chuàng)新的核心引擎，扮演著越來越重要的角色。同時，工業(yè)大模型的廣泛應用也給算力網(wǎng)絡(luò)提出了更為復雜和嚴峻的實時性需求。本文深入研究了工業(yè)大模型在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵問題，著眼于其對算力網(wǎng)絡(luò)的需求，分析了工業(yè)大模型在實時性方面的復雜需求，提出了面向工業(yè)大模型的算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并對算力網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)進行了介紹，為工業(yè)大模型的高效運行提供了技術(shù)支持，為工業(yè)數(shù)字化、智能化的快速發(fā)展提供了助力。
專家認為，大模型將會是未來十年科技領(lǐng)域里面最重要的事情之一。大模型將開啟人工智能的“大一統(tǒng)時代”。
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