就在几天前,另一台类似的学术研究用超级计算机刚刚入驻德国慕尼黑
HPE正为新的AI超级计算机揭开面纱。作为本周亮相的第二台AI超算,新系统意在为学术研究构建并训练出更大的机器学习模型。

这台最新超级计算机位于HPE在法国格勒诺布尔的卓越中心,为纪念19世纪在破译埃及象形文字方面取得重大进展的法国学者而命名为Champollion。此系统由HPE与英伟达合作构建,搭载有英伟达A100 GPU和AMD家的Apollo计算机节点。
HPE表示,Champollion将高性能计算(HPC)与专用AI技术结合起来,能够大规模训练机器学习模型并更快给出结果。HPE此前就一直通过格勒诺布尔卓越中心为客户及科研社区提供HPC与AI资源,并有计划向全球科学家和工程师开放Champollion访问权限,帮助他们加快AI建模和研究测试的速度。
这里所谓的“专用AI技术”,指的是HPE机器学习开发环境。这是一套软件平台,属于HPE上月推出的HPE机器学习开发系统的组成部分。
巧合的是,HPE机器学习开发系统同样搭载有英伟达GPU外加AMD家的Apollo计算机节点,所以Champollion在本质上可能就是对HPE机器学习开发系统的超大规模魔改。
HPE提到,Champollion采用20个HPE Apollo 6500 Gen10 Plus服务器节点、160个英伟达A100 GPU,再加上英伟达Quantum InfiniBand网络。HPE机器学习开发系统最低四节点起步,客户可以根据实际需求扩大资源规模。
如果真是基于HPE机器学习开发系统,那么Champollion的各个Apollo节点应该同样配备有4 TB内存和30 TB NVMe本地存储,同时可选HPE并行文件系统存储。系统之上运行有HPE机器学习开发环境,负责为模型的构建和训练工作提供一套可与各流行机器学习框架(例如TensorFlow和PyTorch)相兼容的集成平台。
HPE表示,Champollion目前已经向部分指定用户开放,并将在不久之后放宽使用范围,帮助更多用户开发并训练自己的模型。
本周早些时候,HPE还在慕尼黑莱布尼茨超级计算中心部署了另一台AI超级计算机,也就是HPE Superdome Flex服务器与Cerebras CS-2专用AI系统的结合产物。这套系统还在设计上优化了科学和工程类应用的加速能力。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。