DGX托管功能目前已在亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美推出,全新“先试后买”服务也在试点中。
NVIDIA DGX-Ready数据中心项目目前正在向全球范围进行扩展,该项目可以帮助企业部署AI基础设施,为其提供助力。此外,我们还增加了新的服务,帮助企业加速进程。
该项目目前新增了3家欧洲区域合作伙伴、5家亚洲区域合作伙伴和2家北美区域合作伙伴。借由这些新增合作伙伴,客户现在可以访问由全球19家经过验证的合作伙伴所组成的全球网络。
DGX-Ready数据中心合作伙伴能够帮助企业访问基于AI基础设施的现代数据中心设备。基于全球领先的DGX AI计算基础设施,DGX-Ready数据中心合作伙伴能够让更多企业以更低的成本访问支持AI-Ready的数据中心基础设施。
该项目如今已在全球24个市场地区启动,包括澳大利亚、奥地利、巴西、加拿大、中国、哥伦比亚、丹麦、法国、德国、香港、冰岛、爱尔兰、意大利、日本、荷兰、秘鲁、新加坡、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国,后续还将覆盖更多市场地区。
在这些新增的服务点当中,位于日本的日本富士通横滨数据中心便是其中之一,该数据中心拥有数十套NVIDIA AI系统。
富士通总监Hisaya Nakagawa表示:“富士通横滨数据中心拥有60多套NVIDIA DGX-1和DGX-2系统。作为DGX-Ready数据中心项目的合作伙伴,我们能够为客户提供世界一流的设施,来帮助他们运行最重要的AI工作负载。通过该项目,客户可以快速启用AI基础设施,并开启他们的业务转型之路。”
富士通是新的DGX-Ready托管合作伙伴之一,其位于日本的富士通横滨数据中心配备了60多台NVIDIA DGX-1和DGX-2系统。
除了能够让客户访问世界一流的数据中心外,DGX-Ready数据中心项目还为客户提供了新的服务,来帮助他们降低由于投资新基础设施而引发的潜在风险。
目前有DGX-Ready托管服务供应商正在试点“先试后买”服务,该服务可以让企业先行试用DGX基础设施。这让客户能够在决定将这些系统部署到他们自己的数据中心之前就先获得宝贵的操作经验。首批提供此服务的合作伙伴包括:Core Scientific和Flexential。
此外,还有合作伙伴提供“GPU即服务”功能选项,该服务能够让企业以经济实惠的方式使用基于DGX的强大算力,而无需负担整套系统。
手机游戏开发商Jam City就正在使用这一功能,并从中受益。通过采用由NVIDIA DGX赋能的Core Scientific AI优化云,该公司的游戏开发进程实现了大幅加速。
“我们的游戏设计和业务拓展有赖于机器学习和人工智能为我们提供指导,”Jam City的首席数据师Rami Safadi表示,“Core Scientific的云服务拓展了我们利用数据的方式,让我们能够每天分析数十亿行的数据。可以看到,通过采用此项服务,我们的速度提升了8倍,这让我们能够训练出一套全新且成功的AI商业模型。”
面对如此之多的AI基础设施托管服务选项,选择一家符合需求的托管服务供应商尤为重要。
为了让选择过程变得简便快速,NVIDIA推出了DGX-Ready数据中心门户。通过该门户,客户可以搜索NVIDIA的全球供应商网络,并按照地区、支持的系统和增强服务进行筛选,从而更加简单快速地找到完美契合其需求的托管服务供应商。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。