一周前,IBM在Think 2018上做了 一系列人工智能相关的公告,现在HPE也紧随其后想要抓住人工智能这个IT业界最热门的趋势。
HPE今天宣布推出旨在帮助客户加快机器和深度学习的硬件、垂直市场软件和培训服务。
硬件部分是HPE Apollo 6500 Gen10,据称这是专为深度学习而设计的高性能计算系统,比之前几代在模型训练速度方面快了3倍。
模型训练是机器学习过程中的一个关键部分,创建一个针对算法的行动计划,用于分析大量的数据。深度学习是机器学习的一种,是试图模仿人类大脑的功能。该系统与IBM最近推出的基于最新Power9处理器的系统有些类似。
该系统配备了Intel Xeon Scalable处理器,主频为3GHz,最多28个核心,每台服务器8个GPU,每秒可为单精度计算任务提供高达125万亿次浮点运算。它配备了PCIe背板或Nvidia的NVLink 2互连,用于GPU与GPU之间的高速通信。
HPE表示,高带宽、低延迟网络适配器与GPU加速器紧密耦合,最大限度利用带宽。每个系统最多支持3 TB内存和16个SAS或者SATA SSD,其中四个可以是NVMe驱动器。 HPE在声明中表示:“HPE Apollo 6500 Gen10系统最适合于解决深度学习模型训练中最重要的步骤。”
HPE Digital Prescriptive Maintenance被HPE成为首个人工智能优化的行业解决方案。它通过预测性维护自动预防问题的发生,从而延长工业设备的使用寿命,同时减少停机时间。HPE表示:“预测性维护检测工业设备何时可能出现故障,规定性维护预测、建议并自动采取正确的行动,在问题导致故障发生之前解决问题。”
该套件结合了来自HPE PointNext服务部门的教育和实施服务,以及来自HPE及其合作伙伴的机器学习和数据分析软件,运行在基于 HPE硬件的、以物联网为驱动的数据湖上。该服务包括实时和批量数据、机器学习、基于分析的异常检测、设备发生故障时的数据保护、指导维护步骤和自动化工作流程,无论是在网络边缘还是在网络中心。
最后,HPE Artificial Intelligence Transformation Workshop是一个针对商业领导者的、针对与公司业务相匹配的用例的人工智能全新定制介绍。HPE表示,参与者将“发现需要关注的领域,并制订一个高层次的计划,其中考虑了与你需求相关的机会、障碍和关键成功因素”。该计划还包括如何从实验转向生产方面的建议。
好文章,需要你的鼓励
云安全公司Sysdig记录了首个"代理式勒索软件"案例——JadePuffer行动。AI代理自主完成入侵服务器、窃取凭证、加密文件并生成勒索信等全流程操作,速度惊人。然而,该攻击并非完全无人介入:人类仍负责选定目标、部署基础设施并提供初始访问凭证。研究人员暂未确认驱动该代理的具体模型,但指出随着运行成本降低,类似攻击规模可能快速扩大。
上交大与字节跳动提出无环境代码AI验证器Dockerless,无需Docker测试环境即可判断代码修复正确性,训练性能接近传统环境化方法。
英国机器人与AI公司Humanoid发布KinetIQ Ascend强化学习系统,目标是以人类速度甚至更快达到99.9%的操作可靠性。该系统通过试错学习,在多项工业任务中表现出色:在机器送料任务中吞吐量提升42%,拣货递物任务成功率从80%升至98%,双臂搬运任务成功率达99%,且所有成果仅需数天训练即可实现。该系统还展示出类似大语言模型的扩展规律,训练时间越长性能越稳定提升。
DOPD提出"特权幻觉"概念,通过动态路由机制区分AI知识蒸馏中的能力差距与信息差距,让小模型在某些任务上超越大模型教师。