近日,2015中国大数据技术大会在北京新云南皇冠假日酒店顺利召开,IBM在大会上阐述了面向大数据分析领域的IT基础架构的最新战略,同时分享了在大数据分析领域的最新成果。
认知计算时代已经到来
“认知计算”这个词,好像是在最近这几年经常被人提及。“认知”这个词源自于心理学的概念,人类对于事物的认知,往往是个从“不知”到“了解”,再到“理解”的过程。这也正像人们对于“认知计算”的接受过程一样,如今已经完全理解了这个名词,全因我们已经来到了认知计算时代。
进入认知计算时代,主要存在两个特征。首先,大量的数据正在推动各行各业的变革,例如医疗、政府、教育以及媒体所产生的数据,在过去这几年时间里都处于飞速成长的状态,预计到2017年,这几个行业所产生的数据将会呈现出翻番的状态,其中超过80%的新成长数据是非结构化的数据,包括了语音和影像。
其次,无论是产品也好,服务也罢,背后都有大量计算机代码在重新塑造着整个世界,大量的数据以及计算机代码推动着计算时代迅速的演变,计算技术已经从过去单纯的计算,进入到了认知计算的时代。
面对认知计算,我们可以通过不同手段,例如:物联网、手持设备、终端设备,通过互动的方式去理解世界的规律,最终能够使用不同的数据模型,或者自己演变的模式和假设去进行论证和推理,而且能够通过互联网或者专业的系统,使得我们可以进行学习。
由此可以看到,是大量数据的产生催生出了认知计算时代。
大数据分析的作用不可忽视
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。
IBM在大数据分析上面有着其独特的想法,给笔者的感觉是IBM现阶段所做的一切动作都与大数据分析有关联。
IBM大中华区硬件系统部Power Systems产品总监李红
POWER8作为IBM新一代的处理器产品于2014年问世,这款产品专门为大数据而设计,伴随着POWER8的发布,IBM在市场中启动了一系列的动作,并努力投身于OpenPOWER基金会之中。IBM大中华区硬件系统部Power Systems产品总监李红介绍到,“OpenPOWER基金会的成立,在一定程度是为了推动大数据分析的发展,随着越来越多的厂商的加入,使得产品和解决方案越加丰富,做到了将一个组织结构和生态系统真正可以面对市场,产生出众多对用户有帮助的解决方案,这些解决方案恰好针对大数据应用而发布。”
在2015年,IBM推出了LC系列产品,即基于Linux的集群式解决方案,在大数据环境之下,正是构建大数据应用的最基本结构,同时搭配上加速卡的加速技术,例如FPGA等新技术去完成更高速的计算能力需求,这也是针对大数据提出来的新需求,与以往商业应用有所不同的地方。
在这个过程中,IBM联合了众多其他厂商,包括OpenStack基金会中的成员一起推出解决方案,李红表示,“在LC系列产品里面,部件设计、加工、GPU等等都来自不同的厂商,整个生态环境来共同推出产品面向市场,从而可以做到快速适应市场的需求和反应,灵活针对大数据的不用应用快速进行调整。”
IBM大中华区提升客户体验委员会成员、Linux服务器总监林灿辉
并且搭配上整个IBM Linux服务器家族,可以更好得在大数据分析上为用户提供帮助,IBM大中华区提升客户体验委员会成员、Linux服务器总监林灿辉表示,“IBM在最近公布了Linux的新模式,专门打造一个团队在Linux服务领域与市场上保持竞争力。”
后记
在认知计算时代中,大数据分析成为了这个时代下的一件工具,IBM在大数据分析上所做的,一方面是为了迎合这个时代的到来,另一方面可以很明显得感受到如今的蓝色巨人正在努力的转型。未来在大数据分析领域之中,IBM将会有更多的声音,所以且听下回分解。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。