4月16-17日,以“智慧凝聚”为主题的IPF2019浪潮云数据中心合作伙伴大会将于上海隆重举行。IPF(Inspur Partner Forum)是浪潮的年度盛会,今年预计将有近2000名ISV、SI、机构专家等不同行业领域的企业高管、海内外技术专家参加会议。
2018年是AI高速发展的一年,浪潮作为领先的AI计算方案提供商,从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速等四个层次致力于打造敏捷、高效、优化的AI基础设施。根据IDC数据,2018上半年,浪潮在AI基础架构领域的销售额份额为51.4%。2019年,浪潮将继续聚焦AI,夯实AI能力,在IPF2019上发布系列AI生态产品。与此同时,如何抓住市场新兴机会,与合作伙伴共建生态,也是浪潮将在IPF2019重点释放的信息。
当前世界经济处于重要变革期,以云计算、大数据、人工智能为代表的智慧计算新一轮信息技术革命正在向产业渗透,可以说智慧计算时代已经来临。在智慧时代,一切皆计算,计算力就是生产力。而智慧计算的核心是AI,代表智慧计算的发展方向。
“算法、数据、计算力”是驱动AI发展的三驾马车,在这一时代下,计算力的跨越式发展为深度神经网络算法应用于大数据处理提供了可能,计算点亮AI。AI作为一项社会性变革技术正在快速发展,算法的不断发展突破、海量数据的挖掘训练、AI场景的前后端联动线上线下融合,均依赖于计算力的指数级增长。在这一关键时间节点,AI基础架构至关重要,其承载并支撑指数级计算力增长,为人工智能应用发展提供动力。
基于对AI未来发展趋势的洞察,浪潮将聚焦全栈式AI计算系统能力的建设,从平台、管理、框架、应用着手,帮助AI用户实现前端承接多源数据、后端支撑智能应用,加速AI赋能行业。2018年,浪潮发布了最强AI超级服务器AGX-5,计算性能高达每秒2千万亿次,推出了全球首款集成HBM2的FPGA加速卡F37X,还发布了支持TensorFlow的FPGA计算加速引擎TF2。在AutoML领域也取得了突破,获得NeurIPS 2018第三届自动机器学习挑战赛全球第三名。同时,浪潮还担任SPEC Machine Learning技术委员会主席,推动AI基准性能测试标准建立。
IPF2019,围绕AI,浪潮还将会发布怎样的产品?让我们拭目以待。
IPF也是业界最重要的创新成果交流平台,与会者可以了解到最新的技术发展趋势。
IPF2019将迎来包括开放计算组织OCP、标准性能评估组织SPEC、Intel、微软、SAP、Nutanix、VMware等顶级科技公司的技术专家,同时来自平安科技、苏宁、格力、大华、南天的行业专家,将现场分享新金融、新零售、新制造等领域的最新实践和应用。
3000平米展厅将全面展示浪潮在AI Full Stack、边缘计算、基于稳定可靠高性能的英特尔至强平台打造的M5系列产品,以及面向多种行业场景应用的解决方案。同时携手20+生态伙伴,面向金融、广电、医疗、公共安全等40+个行业场景化解决方案也将在现场与各位嘉宾现场互动。
秉承“共生共赢”生态理念的浪潮,会更加加深在AI时代背景下的伙伴合作深度与广度。
2018年,浪潮合作伙伴生态2.0建设卓有成效,合作伙伴数量超过9000家,形成了分销业务、行业解决方案、智慧计算业务等三个生态平台。浪潮与伙伴的联合创新平台和技术交流中心InCloud Lab,已经吸引了Intel、NVIDIA等100多家芯片供应商,微软、SAP等100多家软件供应商,以及200多家行业软件供应商。
2019年,浪潮继续坚定“伙伴第一”,奉行百花齐放的AI生态观,致力于与伙伴合作模式的升级,在AI时代实现共赢。作为每年发布合作伙伴生态政策细则的舞台,IPF2019值得期待。
好文章,需要你的鼓励
近期数据显示,2026年5月前企业已宣布约9万个与AI相关的裁员岗位,部分预测称未来五年美国15%的工作将被AI取代。然而,Ramp与Revelio Labs追踪近2.2万家企业的最新报告显示:重度投入AI的企业反而实现了更快的人员增长,包括初级岗位在内的各职能人数均有上升。但这一数据主要来自技术型企业,能否普遍适用仍存疑。报告同时指出,资源匮乏的企业可能在AI浪潮中持续落后。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
AI数据中心开发商向多家电力公司同时提交大负荷接入申请以确定选址,导致区域需求预测虚高、电网投资失衡。美国联邦能源监管委员会(FERC)及ERCOT、PJM、SPP等机构正推动"承诺优先"规划机制,要求项目具备实质性商业承诺方可纳入长期传输规划。谷歌、亚马逊、微软、OpenAI等科技巨头支持建立标准化的项目成熟度评估体系,但各方在具体机制上仍存分歧。发电建设问题尚未被纳入联邦传输改革议程。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。