人类的起源是什么?气候变化会给地球生物带来什么样的影响?久治不愈的疑难杂症到底由什么引起?曾几何时,为破解这一个个终极谜题,人类在地球上进行了许多相关实验,但都收效甚微。
但如今,一台拥有强大AI性能的超级计算机,或许能够助我们一臂之力。
随着算力与国民经济的关系越发紧密,每1美元的算力投入,就可以带动10美元的产值提升。衡量一个国家是否强盛,科技是否发达的方式,也正在变成算力,以及其背后新计算产业链的角逐。《泛在算力:智能社会的基石》中提到,到2030年,人类仅在人工智能这一项所需要的算力支撑,相当于近1,600亿颗高性能NUP所能提供的算力。而如果将物联网、区块链和AR/VR等智能化技术相加,这一数字将达到33,900EFLOPS。
AI让超算有“智”可为
2019年,当一台强大的超级计算机出现在麻省理工学院林肯实验室超级计算中心(LLSC)的那一刻起,它便开始为麻省理工学院的各类研究领域赋予强劲的AI能力。麻省理工学院的任何人都可以向该系统提出工作需求,利用TX-GAIA的超强算力,为天气预报、医疗数据分析、自动化系统、合成DNA设计,以及新材料和设备等领域的创新研究提供重要支持。
这台新型超级计算机名为TX-GAIA (Green AI Accelerator,意为绿色AI加速器),融合了高性能计算和AI能力,以HPE Apollo 2000系统为基础,搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器,可支持建模、模拟等工作负载,以及复杂的深度神经网络(DNN)等机器学习训练。
“业界对于可扩展性能的需求非常急迫,我们需要训练更多的AI来推动科学和工程领域发展,为各行业带来突破。”HPE副总裁兼高性能计算和AI业务总经理Bill Mannel表示,“我们与MIT林肯实验室超算中心持续合作,促进高性能计算技术和AI研发的进步,创造了全新体验。”
“在MIT林肯实验室超算中心,我们的使命就是发展计算密集型科学、工程和医学,以解决至关重要的技术难题。” MIT林肯实验室超算中心(LLSC)负责人及创始人Jeremy Kepner说,“HPE是高性能计算的领导者,通过与HPE合作,我们提高了在超级计算机中运行新兴AI工作负载的技术能力,加速创新。
AI遇算力 让超算性能一触即发
AI的赋能让TX-GAIA有“智”可为,这其中离不开HPE Apollo 2000系统奠定的基础。HPE Apollo 2000是HPE专为高性能计算业务打造而成的。作为英特尔的战略合作伙伴,HPE一直以来与英特尔紧密合作,在算力供给侧更好地满足各组织的业务需求,通过全面的计算产品以及创新服务,帮助用户构建更好的高性能计算基础,解锁更先进的技术。毋庸置疑,搭载HPE Apollo 2000系统的服务器中也不难发现英特尔的身影。
立足英特尔® 至强® 可扩展处理器的最新特性,持续创新出专为高性能计算业务打造HPE Apollo系统,可帮助用户满足日益复杂的多样化的工作负载需求,实现业务创新。搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器的HPE Apollo 2000 Gen 10 Plus还支持包括英特尔Advanced Vector Extensions 512(英特尔 AVX-512)、英特尔Speed Select Technology(英特尔SST)等技术,并通过平台内置的英特尔深度学习加速能力运行复杂人工智能工作负载。
按图索骥,TX-GAIA的强大之处不仅体现在AI更关乎于算力。在这个加速变革的世界,各行各业都在经历智能化的变革,而迎接这个智能化时代的最好方式就是打造出更高性能的算力。
超强的计算能力的背后是千万个处理单元在同时运作,而这便是英特尔® 至强® 可扩展处理器赋予的澎湃动力。作为一款集成人工智能加速及硬件增强型安全功能的数据中心级CPU,英特尔® 至强® 可扩展处理器在处理各种人工智能工作负载时较上一代产品有着更高的性能。
全新英特尔® 至强® 可扩展处理器在性能、安全性和运营控制领域,足以满足在人工智能、复杂的图像或视频分析,以及整合边缘工作负载等方面的要求。
该处理器家族有着令人赞叹的性能,集成了可加快数据分析的人工智能加速技术,可处理更多图像和视频流,并能在边缘物联网部署中提供更强大的人工智能。
在英特尔® 至强® 可扩展处理器的加持下,TX-GAIA已经实现了惊人的每秒4.725千万亿次浮点运算。
好文章,需要你的鼓励
谷歌Agent Development Kit(ADK)革新了AI应用开发模式,采用事件驱动的运行时架构,将代理、工具和持久化状态整合为统一应用。ADK以Runner为核心,通过事件循环处理用户请求、模型调用和外部工具执行。执行逻辑层管理LLM调用和工具回调,服务层提供会话、文件存储等持久化能力。这种架构支持多步推理、实时反馈和状态管理,为构建超越简单聊天界面的生产级AI应用提供了完整框架。
上海AI实验室联合团队开发RoboVIP系统,通过视觉身份提示技术解决机器人训练数据稀缺问题。该系统能生成多视角、时间连贯的机器人操作视频,利用夹爪状态信号精确识别交互物体,构建百万级视觉身份数据库。实验显示,RoboVIP显著提升机器人在复杂环境中的操作成功率,为机器人智能化发展提供重要技术突破。
苹果在iOS 26中推出全新游戏应用,为iPhone、iPad和Mac用户提供个性化的游戏中心。该应用包含五个主要版块:主页展示最近游戏和推荐内容,Arcade专区提供超过200款无广告游戏,好友功能显示Game Center动态并支持游戏挑战,资料库可浏览已安装游戏并提供筛选选项,搜索功能支持按类别浏览。iOS 26.2版本还增加了游戏手柄导航支持,为游戏玩家提供更便捷的操作体验。
英伟达研究团队提出GDPO方法,解决AI多目标训练中的"奖励信号坍缩"问题。该方法通过分别评估各技能再综合考量,避免了传统GRPO方法简单相加导致的信息丢失。在工具调用、数学推理、代码编程三大场景测试中,GDPO均显著优于传统方法,准确率提升最高达6.3%,且训练过程更稳定。该技术已开源并支持主流AI框架。