ChatGPT研究框架AIGC算力时代系列报告

ChatGPT 研究框架的内容还挺全，讲透了 AIGC 在芯片、深度学习框架、大模型训练到实际落地的方方面面。尤其对前端同学来说，了解底层的算力演进和大模型架构，有助于咱们更好地理解生成式 AI 的性能瓶颈和落地逻辑。

芯片算力那块提到的 GPU、FPGA、AI 芯片，说白了就是 AI 大模型的发动机。你写个 Prompt，模型跑起来，底层得靠这些硬件加速才行。报告里提到的寒武纪、澜起科技这些厂商，你可以顺手研究一下，有意思的。

深度学习框架方面，像PyTorch、TensorFlow你肯定熟，这份报告还提到百度的Paddle和华为的MindSpore，国产生态的技术路线其实也越做越完整。做 AI 应用的朋友不妨试试看。

大模型训练部分，报告讲了ChatGPT背后的InstructGPT和百度的ERNIE系列，说白了就是模型越来越大，参数动辄千亿，对开发者提出了更高要求。嗯，所以你看咱们写代码的时候，光看 API 可不够，知道这些框架怎么玩，能省不少调试时间。

至于应用方向，比如游戏、影视、广告这种内容创作领域，AI 现在是越来越多地参与了。你要做前端工具，配合这些 AI 能力去生成素材，效率真的能提升不少。

再提一句通信领域，也挺有意思的。5G+AI 算力结合，像浪潮信息、中兴通讯这些厂商，在底层设备支持上开始发力。想做 ToB 方向的，可以多关注。

，推荐几个相关的源码资源你可以瞅一眼：LSTM 源码、深度学习入门指南、还有模型优化 PPT。如果你打算自己跑个模型或者优化现有流程，这些都还蛮实用。

如果你最近正考虑 AI 方向的前端开发，或者想挖掘背后的技术栈逻辑，那这份报告挺值得花点时间读一读的。