ZD至顶网服务器频道 06月13日 新闻消息:Nvidia公司正准备进军大数据业务,Nvidia ANZ地区经理Mark Patane称,未来几年这将是一笔价值数十亿美元的业务。
Patane认为,GPU将会是帮助企业处理大数据分析的关键解决方案,他指出,过去两年中Nvidia一直与Facebook和Google这样的公司合作帮助他们处理数据。
“他们找到我们,因为他们意识到无法利用普通的计算机,因为这些数据实在是太庞大了。过去几年他们一直与我们合作使用GPU,”他说。
Nvidia机器学习解决方案架构负责人Jon Barker博士进一步解释说,企业越来越多地承担起需要找出如何高效地处理每天他们收集来的数据的方法,并强调每天处理的数据量高达2.5EB,而且未来三年这个数据量将翻一番。
“其中大多数数据不是表格、结构化数据;大多数是图像、音频和文本。显然不管你是试图把控社会的脉搏,了解人们对你的品牌的情感,你都要基于各种事件做交易决策,或者如果你试图开发智能机器人辅助外科医生,或者自驾卡车,这些数据都将是应用的‘燃料’,”他表示。
“问题是我们如何通过分析数据了解内容,答案就是我们需要能够看到、听到、读到数据的机器,并且能够以超出人类水平和人类步伐给出理由。”
Patane认为,除了Nvidia一直提供GPU的高等教育和研究领域之外,大数据的增长对于Nvidia拓宽在商业市场的覆盖面来说也是一个机会。
“不管你是莫纳什大学,大的电信运营商,Google,在医疗领域,还是研究员——都需要GPU,”他说。
“根本的区别是,你可以在非GPU系统上尝试和运行数据,一旦你开始启动,运行算法,你可能需要数周时间才能拿到答案。有了GPU,这个速度会大大加快,几分钟内就可以得到回复。”
不过据Patane称,使用GPU处理大数据目前还是一件比较新的事情,GPU一直被用于工程分析、视频分析、视频回放用于病毒和DNA建模。
Nvidia最近发布了DGX-1服务器,采用Tesla P100 GPU,专门帮助企业处理大数据,Barker称这将帮助企业专注于应用开发而不是数据处理上。
好文章,需要你的鼓励
数据分析平台公司Databricks完成10亿美元K轮融资,公司估值超过1000亿美元,累计融资总额超过200亿美元。公司第二季度收入运营率达到40亿美元,同比增长50%,AI产品收入运营率超过10亿美元。超过650家客户年消费超过100万美元,净收入留存率超过140%。资金将用于扩展Agent Bricks和Lakebase业务及全球扩张。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
医疗信息管理平台Predoc宣布获得3000万美元新融资,用于扩大运营规模并在肿瘤科、研究网络和虚拟医疗提供商中推广应用。该公司成立于2022年,利用人工智能技术提供端到端平台服务,自动化病历检索并整合为可操作的临床洞察。平台可实现病历检索速度提升75%,临床审查时间减少70%,旨在增强而非替代临床判断。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。