目前,华为、海光、沐曦、天数智芯、清微智能、壁仞科技、摩尔线程等9家企业的11款芯片已正式获得该认证,成为首批通过该认证的人工智能芯片。该认证能够为算力需求企业部署算力配置、芯片选型提供关键依据和参考,进一步填补国内AI产业发展空白。
“星火·国产算力AI原生适配认证”是行业内首个国产AI芯片在人工智能应用场景下的适配认证体系,依托北电数智“先进计算迭代验证平台”和“国产算力PoC场景验证平台”构建,瞄准国产算力和异构算力的市场长期需求趋势,针对国产芯片缺乏市场信任、客户不会用等难点,加快提升国产算力应用进程。
“星火·国产算力AI原生适配认证”具有认证方法专业有效、测评结果公平公正、认证课题具有代表性等特点,聚焦全面挖掘芯片性能潜力与适配能力,通过性能评测与兼容适配评测,为芯片使用方提供详实的国产算力应用优势参考基准。其中,性能评测涵盖基础性能、推理性能和训练性能,精准评估芯片在不同计算任务下的表现,充分挖掘其性能优势;兼容适配评测则深入评估芯片生态支持程度、算子兼容性及模型适配优化能力,确保其在实际应用中的高效适配。通过多种评测结合,精准匹配芯片与任务场景,充分发挥不同芯片独特优势,助力国产芯片在复杂应用环境中实现高效部署与优化运行。
整个认证将遵守中立客观、安全原则,保证评测结果的专业性和公正性。未来,认证还将基于产业实际需求和痛点,定期开展面向行业的高关键价值课题,针对不同行业、不同场景开展国产芯片产品评测,细化认证维度,为更多企业应用国产化算力提供详实、有实用价值的“参考指南”,也为芯片企业提供产品迭代升级的市场洞察及依据。
接下来,北电数智将联合诸多产业生态伙伴共同聚力,通过深度解析芯片-模型适配过程、构建更加完善的国产芯片测评标准体系,切实推动建立具有行业价值、实用价值的评测指南。
目前,北电数智已链接逾千家生态合作伙伴,并大力拓展全国不同地区的合作伙伴,汇聚了众多行业真实需求以及产业痛点。北电数智将以生态优势助力芯片合作伙伴和广大算力应用方实现双向打通,与芯片合作伙伴携手共进,构建算力生态的共同体,推动国产芯片商用更进一步。
北电数智也正稳步推进国产算力集群建设,加快推进关键平台工具建设,搭建起全国首个包含多种不同国产芯片的千卡以上混元集群,完成十余种国产主流算力芯片推理单卡测评、多卡测评和训练场景测评,实现9种芯片与23个基座大模型全面交叉适配,通过算子补齐、统一通信和算法优化使国产芯片性能普遍提升2-3倍,吞吐量提升7-8倍,达到业界领先(SOTA)水平,成功帮助多家公司芯片应用于70B大模型训推云服务,实现多家厂商产品应用于垂类大模型训练。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。