NVIDIA发布了一款端到端超大规模数据中心平台,该平台让Web服务公司能够为其浩繁的机器学习工作量加速。
NVIDIA超大规模加速器系列产品包含两款加速器。研究人员想要利用人工智能(AI)来为越来越多的应用提供处理动力,其中一款加速器让研究人员能够为这些应用中的每一个应用更快地开发和设计新的深度神经网络。另一款加速器是一款低功耗加速器,旨在将这些网络部署于整个数据中心。该系列加速器还包含一套GPU加速的库。
所有这些加在一起,让开发者能够在超大规模数据中心内利用强大的Tesla加速计算平台来驱动机器学习,打造史无前例且基于人工智能的应用。
这些全新的硬件与软件产品经过专门设计,可为竞相融入人工智能功能的海量Web应用加速。机器学习领域中的开创性进步让人们能够利用人工智能技术来打造更智能的应用与服务。
NVIDIA联合创始人兼首席执行官黄仁勋表示,人工智能竞赛正在进行。无论是从 PC、互联网还是从云计算的角度而言,机器学习都无疑是当今计算行业最重要的进展之一。它正在消费者云服务、汽车以及医疗等行业中掀起革命。机器学习对我们这代人来说是一大计算挑战。我们创造了Tesla超大规模加速器系列产品来使机器学习的速度提升10倍。这为数据中心节省了大量时间和成本。
点评:凭借NVIDIA在GPU加速计算方面的雄厚实力,其在人工智能和数据中心市场的表现非常值得期待。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
延世大学研究团队通过分析AI推理过程中的信息密度模式,发现成功的AI推理遵循特定规律:局部信息分布平稳但全局可以不均匀。这一发现颠覆了传统的均匀信息密度假说在AI领域的应用,为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路,在数学竞赛等高难度任务中显著提升了AI的推理准确率。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
蒙特利尔大学团队发现让AI"分段思考"的革命性方法Delethink,通过模仿人类推理模式将长篇思考分解为固定长度块,仅保留关键信息摘要。1.5B小模型击败传统大模型,训练成本降至四分之一,计算复杂度从平方级降为线性级,能处理十万词汇超长推理,为高效AI推理开辟新道路。