数据科学家如今可在Microsoft Azure使用NVIDIA的数据科学加速库——NVIDIA CUDA-X AI,将机器学习项目加速20倍。
只需点击几下,无论规模大小的企业就都能够实现数据科学加速,以前所未有的速度将海量数据转化为自身的竞争优势。
Microsoft Azure Machine Learning(AML)服务是首个集成RAPIDS的主流云平台,RAPIDS是NVIDIA CUDA-X AI的一个关键组件。通过访问RAPIDS开源库套件,数据科学家就能使用AML服务上的NVIDIA GPU,以前所未有的速度进行预测分析。
AML服务上的RAPIDS能够为企业带来大幅度的性能提升。各行各业的众多企业都在使用机器学习,基于其所拥有的海量数据创建预测性AI模型,其中包括希望更好地管理库存的零售商,希望更明智地进行财务预测的金融机构,以及希望更快地进行疾病检测并降低管理成本的医疗机构。
在AML服务上使用RAPIDS的企业能够将AI模型训练速度提升高达20倍,将训练时间从数天缩短至数小时,或从数小时缩短到数分钟,具体取决于其数据集大小。这也是首次将RAPIDSS原生集成到云端数据科学平台上。
沃尔玛是率先采用RAPIDS的企业之一,借助其提高了预测的准确性。
沃尔玛供应链技术与云高级副总裁Srini Venkatesan表示:“RAPIDS软件有望使我们的重点工程流程实现规模化扩展,让我们能够运行最复杂的机器学习模型,进一步提高预测准确性。我们很高兴Azure Machine Learning服务能够与NVIDIA合作,为数据科学家提供RAPIDS和GPU计算,让我们能够在Azure云端运行RAPIDS。”
AML服务上的RAPIDS以Jupyter Notebook的形式提供,使用AML服务SDK创建资源组、工作区、集群、拥有正确配置的环境、以及可供使用的RAPIDS代码库。提供的模板脚本使用户能够尝试不同的数据大小和GPU数量并设置CPU基线。
微软Azure AI企业公司副总裁Eric Boyd表示: “我们的愿景是为客户提供最佳的技术,帮助他们为其工作带来变革。Azure Machine Learning服务是用于构建和部署机器学习模型的领先平台,我们很高兴能帮助数据科学家通过Azure与NVIDIA GPU加速技术的结合,实现显著的性能提升。”
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。