先是大力发展数字化,现在又是人工智能,数字化与人工智能之间存在着怎样的因果关系?企业又需要如何拥抱人工智能、大模型等新技术发展?从6月举办的新华三2023 NAVIGATE 领航者峰会上,我们感受到新华三“为时代赋智慧”的精髓——以数字化为体,人工智能为用,将体与用相结合,发布了专为AIGC打造的服务器、路由器以及适于企业应用的国内首款私域大模型百业灵犀LinSeer。
智能化的算力挑战
当前很多企业都在进行数字化转型,收集整理出大量与工作、生产、运营相关的资料数据。然而不能让这些数据进行自检自查,就好像空有一身力气却无处使用。想要对这些数据进行有效利用,从中获取有用信息,就需要构建出适用于企业应用的深度学习模型,并通过人工智能生成内容的方式高效对企业数据进行处理,从而实现以数字化为体,人工智能为用,体用结合的目标。这也是当ChatGPT技术出现后迅速获得广泛关注的一个主要原因。
然而在与新华三集团智慧计算AI服务器产品部部长李戊辰的沟通中,我们了解到,对于正在向数字化目标前进的传统企业而言,在构造企业数字化应用基础设施的过程中,首先需要面对的就是算力挑战。

新华三集团智慧计算AI服务器产品部部长李戊辰
大模型到来之后,今天谈到的算力,更多是计算、存储、网络一体化解决方案的融合,只卖GPU不够,建立一个全方位的解决方案,需要把服务器、存储和网络综合形成一个整体解决方案,才能帮助用户建立大模型环境,最终落实到行业应用中。
上游芯片厂商每一次的产品更新,都意味着下游服务器厂商需要重新做一次研发,例如英伟达GPU从Ampere架构更新到Hopper架构,新华三的AI服务器R5500 G5也随之升级至R5500 G6。除了GPU的变化,CPU也更新到下一代,PCle从过去的Gen4到Gen5,网络从过去的100G和200G为主,升级为200G和400G为主。此外,新的网络互连、xPU、DPU等技术也变得越来越成熟,这就要求服务器厂商有相对完善的储备。如今的服务器本身就是系统级工程,大模型的改变是将服务器集群视作整体,需要在更大范围做系统级别优化。
新华三智慧计算的“一体 · 两中枢”
为了满足客户对于算力的不同需求,新华三于去年底推出的“一体 · 两中枢”智慧计算体系。
“一体”是指新华三以CPU、GPU和xPU为核心,构造出的覆盖通用计算、异构计算等全场景的多元计算体系,并在近年通过液冷等低碳技术的融合,构建起高效、低碳数据中心的算力基石。
“两中枢”分别对应智能算力中枢和智能管理中枢,新华三智能算力中枢能实现传统科学计算与AI计算深度融合,同步实现科学计算批量作业和AI容器作业的调度编排,满足教育、科学、能源、制造等科学计算场景需求。
智能管理中枢提供部署、调优、节能、诊断、退役等能力,为数据中心服务器提供全生命周期智能管理,帮助企业提高运维效率,降低运维成本,客户可根据具体的业务需求对服务器进行灵活的配置部署,从而打造自己专属的运维环境。
可以理解“一体”是新华三的算力基础,而“两中枢”拓展了智算算力的集群能力,对应的是服务器集群的管理,“一体 · 两中枢”智慧计算体系的建立,可以帮助客户的AI业务更智能更快捷地完成开发、落地。
面向AI全场景的服务器产品矩阵
为了实现“一体 · 两中枢”智慧计算体系,在2023 NAVIGATE领航者峰会上,新华三智慧计算重磅发布11款H3C UniServer G6和HPE Gen11系列新品,打造面向AI全场景的服务器产品矩阵,为海量数据和模型算法提供强大的底层平台支撑,实现AI算力资源的充分供给。
依托智慧计算体系构建的先进计算架构和智能算力管理能力,新华三打造了专为大模型训练而生的智能算力旗舰H3C UniServer R5500 G6,以及适用于大规模推理/训练场景的多元算力引擎H3C UniServer R5300 G6,进一步满足不同AI场景下的多元算力需求,实现AI计算的全场景覆盖。

H3C UniServer R5500 G6 AI服务器
H3C UniServer R5500 G6支持最高96核CPU,可实现150%内核性能提升;搭载全新NVIDIA HGX H800 8-GPU模组,可提供32 PFLOPS的算力支撑,大模型AI训练速度提升9倍,大模型AI推理性能提升30倍;同时,基于PCIe 5.0及400G网络的加持,让用户可以部署更高性能的AI算力集群,加速AI在企业的落地与应用。

H3C UniServer R5300 G6 AI服务器
H3C UniServer R5300 G6作为全新一代AI服务器,在CPU和GPU的规格上相较于上一代提升显著,适配最新一代NVIDIA企业级GPU,性能对比上一代产品可提升4.85倍,支持GPU、DPU、NPU等多种类型AI加速卡,具备卓越性能、智能拓扑、算存一体等优势,可应用于深度学习模型训练、深度学习推理等AI应用场景,灵活匹配训推算力需求。
AIGC时代已经来临,新华三不仅可提供高效、智能、绿色的算力,还具备智能联接和智慧存储的能力,在AI in ALL理念下构建智能时代的智慧底座。新华三将AI融入到软硬件所有产品当中,进行全栈、全场景的技术覆盖,以AI能力和对行业的深入理解为客户提供端到端解决方案和伙伴式服务,助力百行百业实现智能化升级。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。