ZD至顶网服务器频道 02月28日 新闻消息: 曾记否?一些电脑或服务器厂商会不遗余力地大肆宣传自己是第一家、唯一的第一家拿到新芯片的商家。他们这样做是非常聪明的。目的就是要让用家知道他们有优势,用家可以即刻购买新芯片,而不用再等几个星期才能从别的地方买到。
又到了重施故技的时候了,不过这一次倒是真的有些料的样子,只因这次是谷歌开始在云里提供英特尔Skylake至强芯片,而且配有高级矢量扩展(AVX-512)。
据记者了解,英特尔自己根本就不出售此类组合。据有关网站报道,Skylakes至强计划于2017中上架。而目前AVX-512只在一些老式CPU和至强Phi里才提供。
这一切表明,2016年底结成的谷歌/英特尔云联盟已迅速开花结果。
宣布新芯片的消息里还提到“我们针对谷歌计算引擎全部系列的VM优化过Skylake,诸如标准、高内存、高CPU以及定制机类型等等”,这表明两家公司将紧密合作。其中的“我们”暗示谷歌在CPU的设计上有些输入。
谷歌并没有说明运行云Skylakes的费用几何,但有意者可以在网上注册。笔者就至强的细节询问过谷歌,有回应后会提供更新。
我们只知道谷歌说“Skylake的AVX-512的浮点计算性能在高强度计算时翻倍”,其强大很适合“科学建模、基因组研究、3D渲染、数据分析和工程模拟”。
这些几乎和AWS说的是一样的,AWS上周五宣布推出基于老派至强的 i3实例,也说了一通i3实例如何如何强大。
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。