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GateUser-bd883c58 · 2026-04-02T01:19:30+00:00

Le 30 mars, la chaîne de l'industrie de l'IA a montré une divergence de performances, avec une activité soutenue dans les équipements de communication et les services informatiques, tandis que le secteur de la conception de puces a reculé. L'indice thématique de l'intelligence artificielle de la China Securities Index a chuté de 0,4 %. Le China Academy of Information and Communications Technology a indiqué que la demande en puissance de calcul pour l'IA se transforme vers une optimisation de l'efficacité, les nœuds de calcul IA devenant des unités centrales, améliorant la collaboration et l'efficacité de la puissance de calcul.

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2026-04-02 01:19:30

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Le 30 mars, la chaîne industrielle de l’IA a connu une fluctuation à faible amplitude dans la direction, avec une certaine divergence des performances en interne. Les secteurs liés aux équipements de communication, ainsi que les services informatiques, ont été dynamiques, tandis que le secteur de la conception de puces a enregistré la plus forte baisse.
Au niveau des indices, l’indice du thème de l’intelligence artificielle de la CNEC a reculé de 0,4 %, l’indice de l’intelligence artificielle pour l’innovation et l’entrepreneuriat de la CNEC Science-tech a baissé de 0,5 %, et l’indice de l’intelligence artificielle du Conseil des marchés technologiques (STAR Market) de Shanghai a diminué de 1,1 %.

Le China Academy of Information and Communications Technology (CAICT) a indiqué qu’à l’arrière-plan de l’accélération de l’itération et de l’évolution des technologies d’IA, la demande en puissance de calcul intelligente de notre pays est en train de passer d’une expansion à grande échelle à une amélioration axée sur l’efficacité. Les nœuds de calcul d’IA sont devenus l’unité de puissance de calcul centrale qui soutient le développement de la puissance de calcul intelligente. Les nœuds de calcul d’IA constituent une architecture technique permettant de construire de grands clusters de puissance de calcul : il s’agit d’intégrer plusieurs GPU dans une même unité logique afin de former un système similaire à un « nœud de calcul superordinateur ». Par rapport aux architectures traditionnelles, grâce aux technologies d’interconnexion à haut débit, ce nœud intègre plusieurs puces de calcul pour former une unité de calcul, ce qui permet de résoudre efficacement les problèmes de coordination de la puissance de calcul et d’efficacité lors de l’entraînement des grands modèles d’IA, et d’obtenir une amélioration notable de l’efficacité.

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