至顶网服务器频道 05月05日 新闻消息: 我们的时代正在发生翻天覆地的变化。数字体验已经渗透到我们生活的方方面面,企业使用技术获取市场竞争优势的能力正日渐成为决定其成败的关键。越来越多的终端设备和更为丰富的数据流推动了数据的爆炸式增长,而数据爆炸也正成为这场转型的重要推动力。作为隐居幕后的英雄,数据中心和网络负责支持我们将此类数据转化为重要的信息。这些信息对于我们打造全新数字体验、更深入地洞悉周围世界有着至关重要的意义。
随着数据中心和网络的功能和容量不断提升,它们能够支持我们开展一些不可思议的工作。举例来说,我们将能够在不到一天的时间里给基因组排序,然后使用人工智能根据每个患者的特殊情况给出精准的医疗建议;内容提供商将能够为消费者提供个性化建议,然后实时地将内容推送给目标受众;汽车将能够收集实时数据,然后利用这些数据让驾驶体验更安全和更愉悦;零售商将确切地知道库存位置以及库存的可用情况,然后实时地为购物者提供增强现实和个性化优惠。这些数据驱动型洞察和体验可为企业、消费者乃至整个社会释放非凡的价值。
英特尔非常重视我们作为数据中心计算基础的提供商的职责。这就是为什么我们要在今年夏天推出全新一代英特尔®至强®处理器产品家族(代号为"Skylake"),它代表着这十年里数据中心平台领域最大的技术进步。为了反映这款平台将能够给市场带来的创新支持,我们将该系列重新命名为英特尔? 至强? 处理器可扩展家族。
全新的英特尔® 至强® 处理器可扩展家族在处理器架构与平台升级方面实现了一次重大飞跃,可为计算、网络和存储带来针对作负载优化的性能。这一可扩展家族为下一代云基础设施提供了基础,并为包含数据分析、人工智能、自动驾驶、高性能计算和网络转型在内的各类应用赋能。正如我们之前交付的每一代英特尔? 至强? 处理器一样,这一可扩展家族还带来了突破性的性能、安全性与敏捷性。
英特尔® 至强® 处理器可扩展家族是彻底地重塑。它将成为英特尔®至强® 处理器E5 和 E7 产品线的换代产品。它将为计算、网络和存储工作负载整合独特功能,与目前市场上广泛使用的上市4年的系统相比,可将虚拟化工作负载的可扩展性提高达 3.9 倍,从而使最终用户能够在每个系统上运行越来越多不同类型的工作负载。
这一可扩展产品家族将采用集成性能加速器,包括英特尔® 高级矢量扩展指令集 AVX-512(英特尔® AVX-512)、英特尔® QuickAssist 技术(英特尔® QAT) 以及英特尔® 卷管理设备(英特尔? VMD) 等,其中英特尔? 卷管理设备是一项全新的平台功能,旨在实现对基于PCIe/NVMe固态盘的无缝管理,例如最近推出的英特尔? 傲腾? 固态盘DC P4800X 和英特尔? 固态盘DC P4600。英特尔? VMD 支持"热插拔"功能,可最大限度地减少固态盘更换期间的服务中断时间。
英特尔®至强®处理器可扩展家族将提供四个级别的性能与功能,以及大量客户所需的集成和加速器配置选项。同时,为了便于客户从各种选项中进行选择,英特尔将采用以金属命名的全新分级模型,分为铜牌、银牌、金牌和铂金几个级别。
此外,这款全新平台还充分利用了我们在过去十年中与生态系统开展的广泛工作,旨在为市场带来经过充分优化且易于部署的解决方案。我们正在与由我们的数据中心构建者所构成的生态系统紧密合作,充分利用英特尔®至强®处理器可扩展家族的全新功能和性能,以构建出多样化的工作负载优化型解决方案。
英特尔®至强®处理器可扩展家族已经受到全球大量云提供商与领先企业的欢迎。我们相信这一家族将成为企业实现数据中心现代化的催化剂,为企业在决定如何采用和部署数据中心技术时提供更高的灵活性与更丰富的选择、降低复杂性、减少测试和验证方面的开支。
好文章,需要你的鼓励
UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。