大模型应用广泛，但存在框架局限、数据需求大等问题。未来发展方向包括小型化、专业化等。大模型将成为各行业的落地利器，开源大模型能提高社区追随度和模型完善度，闭源大模型则能形成技术先发优势。...(more)

GPU虚拟化和共享需求迫在眉睫，PCIe直通、SR-IOV、MPT等方案可实现GPU设备虚拟化，vGPU、MIG、MPS、rCUDA等方案可实现GPU虚拟化和共享，MIG支持裸机和容器，GPU算力池化可解决GPU使用效率低和弹性扩展差的问题，算力隔离、故障隔离是关键，API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对...(more)

GPU具有并行计算能力和高速内存带宽，能够加速大模型计算和关系型数据库的部分计算任务，但也存在数据传输成本、部分计算任务不适合GPU加速、开发和维护成本高、可扩展性有限等不足之处。需要综合考虑实际需求和应用场景，权衡其优势和不足之处。...(more)