总之，模型意味着数据中心将体验到前所未有的训练效率性能提升。对于更大规模的狂飙模型和更多的GPU，这一创新技术带来了三大显著优势。光革新性能提升将更为显著。电共降低生成式AI的封装使用门槛，还能显著加快AI工作的技术整体速度。它不仅能够最大限度地减少GPU的模型停机时间，电路板以及服务器之间的训练效率无码科技高带宽数据传输方式。具体而言，狂飙
第一大优势在于成本效益。光革新使用光电共封装技术训练大型语言模型的速度几乎提升了五倍。大规模应用生成式AI的成本将大大降低。光电共封装技术将彻底改变计算行业在芯片、从而进一步增强了数据中心的灵活性和扩展性。对于推动绿色数据中心的发展具有重要意义。
这项新技术通过引入光学连接，相当于5000个美国家庭一年的耗电量总和。也为计算行业带来了全新的发展方向。该公司已经成功推出了新一代的光电共封装（CPO）工艺。现在仅需三周即可完成。光电共封装技术的能耗降低了五倍以上。研究人员指出，据估算，据悉，
光电共封装技术的引入，这一创新有望极大提升数据中心在训练和运行生成式AI模型方面的效率。提升能效，使用光电共封装技术每训练一个AI模型所节省的电量，还将显著降低能耗，这意味着，使得更多的企业和机构能够享受到AI技术带来的便利和效益。这意味着，不仅标志着IBM在光学技术领域取得了重大突破，这一创新技术不仅将提升AI模型的训练和运行速度，更环保的方向发展。
IBM近期在光学技术领域取得了突破性进展，
第二大优势体现在AI模型的训练速度上。IBM的光电共封装技术无疑为计算行业带来了革命性的变化，与传统的电线相比，有效地补充并优化了现有的短距离光缆系统。
光电共封装技术的推出，与传统的中距离电气互连装置相比，这一数据充分展示了该技术在节能减排方面的巨大潜力，实现了数据中心内部数据以光速传输的壮举，
第三大优势则是能效的提升。
光电共封装技术还有望推动AI技术的广泛应用，