西门子数字化工业软件近日推出 Simcenter™ Cloud HPC 软件,进一步增强西门子“Xcelerator 即服务”(XaaS)仿真解决方案的功能性和可扩展性。该软件由亚马逊云科技(Amazon Web Services,AWS)提供云托管服务,针对 Simcenter 求解器技术进行了优化,并由西门子进行管理。
此项服务有助于降低传统上与部署本地高性能计算(HPC)有关的成本,使各规模组织机构均能充分发挥高级仿真的优势,实现产品性能的深入洞察,从而做出更明智的工程决策。
西门子数字化工业软件仿真和测试解决方案高级副总裁 Jean-Claude Ercolanelli 表示:“充足的 HPC 资源对于需求不断发展变化的工程部门而言至关重要。通过在云端提供灵活、易于使用且可扩展的 HPC 资源,西门子与亚马逊云科技携手为客户打造更灵活空间,使其能够根据实际业务需求快速扩展或缩小规模,仅需为所用资源付费,避免资本占用。”
用户现在可以从桌面仿真工具直接访问 Simcenter Cloud HPC 软件,无需其它配置即可获得近乎无限的计算容量,免于因访问第三方云服务而产生的复杂性问题和成本问题。任何规模的企业都能从即时可用的 HPC 资源中获益。
对于中小企业而言,部署本地重型计算硬件需要高昂的成本,该解决方案可帮助中小企业获得成本优势,增强行业竞争力;对于规模较大的企业而言,当为了满足产品上市期限而需要额外容量时,此项服务为其提供足够的云计算容量,作为本地集群的补充。如此一来,企业便可以减少 HPC 所需的长期投资,大幅节约资本支出(CapEx)。
在西门子和包括亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)在内的亚马逊云科技技术支持下,德国贺利氏特种光源集团(Heraeus Noblelight)将其大型模型的运行时间从数日缩短至数小时,并能够持续满足产品的上市期限要求,同时进一步提高仿真精确度和保真度。“随着模型的准确度越来越高,我们也需要不断提高物理逼真度。未来我们将需要更强大的 HPC 资源。”贺利氏特种光源 CAE 业务负责人 Larisa von Riewel 博士表示,“Simcenter Cloud HPC 解决方案可以帮助我们实现敏捷性,让我们为客户提供更具竞争力的产品和服务。”
亚马逊云科技批量计算和高性能计算总经理 Ian Colle 表示:“我们不断扩展亚马逊云科技 HPC 资源的可用性,包括使用最新一代处理器的 Amazon EC2 实例,以及 Elastic Fabric Adapter(EFA),使客户能够在 AWS 上大规模运行需要高级别节点间通信的应用程序。通过这些资源,我们的客户能够更加从容地应对未来的工程挑战,加速创新。”
好文章,需要你的鼓励
大模型时代,玛丽·米克尔(Mary Meeker)的名字可能大家不一定熟悉,但是在互联网时代,这位被可被誉为“互联网女皇”的。她是美国风险投资家和前华尔街证券分析师,专注于互联网及新兴技术领域。玛丽·米克尔(Mary Meeker)发了一份340页的《人工智能趋势报告》,粗粗看了一下,并没有非常轰动的观点,但是数据比较全面
微软研究院推出的"基于最优奖励基线的在策略强化学习"(OPO)算法解决了大语言模型强化学习中的两大问题:训练不稳定和计算效率低。通过严格遵循在策略训练和引入理论最优奖励基线,OPO无需额外的辅助模型或复杂正则化项,就能实现更稳定的训练。在数学推理基准测试中,OPO不仅表现优异,还保持了更低的策略偏移和更高的输出多样性。这项研究证明,有时最有效的解决方案不是增加复杂性,而是回归基础原则并进行深入的理论思考。
毫无疑问,Agent,也就是智能体已经预定了今年的最火AI关键词。不知道明年会不会是AGI呢,既然OpenAI和Anthropic的预测都是在2027年左右。而在Agent领域,非常有发言权的一位就是吴恩达。LangChain前不久的开发者活动Interrupt上,LangChain创始人Harrison Chase邀请了吴恩达专门做了一场对话
SWE-bench-Live是微软与上海人工智能实验室联合开发的持续更新基准测试平台,解决了现有代码修复评估工具的数据老化、覆盖有限和人工依赖问题。核心创新是REPOLAUNCH自动化流水线,能从GitHub抓取2024年后的1,319个真实问题,自动配置Docker环境。研究发现最先进的AI代码助手在该平台上的解决率仅为19.25%,远低于静态基准测试表现,尤其在处理多文件修改和大型代码库时存在明显局限。