盘古一个token=0.75个单词，1token相当于1.5个汉字； 以中文为例：token和byte的关系 1GB=0.5G token=0.25B token； Token 设计原则理解：英文中有些单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个token，over和weight； 中文中有些汉语会根据语义被整合，如“等于”、“王者荣耀”；

来源：https://gist.github.com/cedrickchee/255f121a991e75d271035d8a659ae44d

注：ChatGPT训练所用的模型是基于13亿参数的GPT-3.5模型微调而来

来源：https://arxiv.org/abs/2005.14165

来源：https://arxiv.org/abs/2104.12369

来源： https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

主要以机器视觉应用使能人工智能算力分析为课题，其中的视觉能力训练平台、图像增强模型、目标检测、图像分割、人员跟踪需求。

对人工智能算力需求计算过程如下：

参考业界流行的视频训练算法(表一、第四章)，训练一个模型需要2560TFLOPS FP16算力（8卡/周，单卡算力为320 TFLOPS FP16），运算时间为7天左右，且通常需要训练大于8~10次才能找到一个满意的模型。

考虑2天的调测，安装和模型更新时间，则一个模型的训练周一为10天。

综上，至少需占用要2560*8=20480 TFLOPS FP16算力，才能在10天内找到一个满意的训练模型；

按照目标检测，分割，跟踪等常规模型统计，预计一年有30+任务需要分别训练；总算力需求20PFLOPS FP16。

推理服务器算力资源：采用适合张量计算的创新人工智能芯片架构，提供高性能视频解析能力和人工智能算力，用于AI应用场景人工智能算法的推理，系统支持3000路视频流解析；

基于昇腾芯片的AI推理卡，主要用于视频对象和行为分析，需要从视频流中提取对象和行为数据，每块AI推理卡的算力为88T（INT8）。

不同的算法模型对计算能力的要求不同，对于视频分析场景，通过业界主流ISV在该AI推理卡的测试结果来看，在每路视频的分辨率为不低于1080P，帧率不低于25帧，同屏检测目标数不低于5个的情况下，每路视频需要5.5T(INT8)的算力进行解析。单张AI推理卡算力为88T（INT8），所以每张推理卡可支持16路视频的分析。

如当前业务需要接入3000路视频的需求来计算，共需要的AI推理卡的数量为：3000/16≈188块。考虑到数据加工集群建模的并行效率（一般集群的并行效率为90%左右），留出适当的资源后需要的NPU卡的数量为：188/0.9≈209块。

1、https://arxiv.org/abs/2005.14165

2、CNN的参数量、计算量（FLOPs、MACs）与运行速度