并行计算

行业预测显示，到2030年全球数据中心的年度耗电量可能达到约35吉瓦，相比2022年的17吉瓦几乎翻倍，显示出AI对能源与基础设施的巨大推动力。

并行计算是高性能计算的核心，它通过同时使用多个计算资源来解决问题，大幅提高计算效率。

要理解 Vulkan 的核心优势，必须从 CPU 减负、GPU 提效、CPU-GPU 协同优化 三个维度切入 ——Vulkan 的设计本质是通过「显式化控制」和「并行化机制」，解决传统图形 API在 CPU 开销、GPU 利用率、协同阻塞上的痛点。

RVA23 标志着主流 CPU 性能扩展方式的一个转折点。它强制要求使用 RISC-V 向量扩展 (RVV)，从而将结构化、显式并行计算提升到与标量执行相同的架构地位。

模型并行 是一种训练优化技术，旨在解决超大规模模型的训练问题。其核心思想是将模型的不同部分分配到不同的计算设备，以克服单个设备无法容纳大模型的问题。

数据并行（Data Parallelism） 是一种常见的训练优化技术，特别是在深度学习模型的训练过程中，用于提高训练效率和加速大规模模型的计算。

Khronos 对行业的影响力深远，这并非源于某家公司的愿景，而是集体智慧和共同目标的结晶。

SDF的计算可以用于碰撞检测、光照计算和阴影生成等。

通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。

AI 的快，靠的是 GPU 的并行计算能力，但不管它速度多惊人，本质上还是 “从内存读数据、计算、再写回内存” 的过程，始终离不开内存。