Gaudi 3的定位是替代英伟达公司最畅销的H100图形处理器。直到今年3月,在最新的GPU Blackwell B200推出之前,H100一直是英伟达的旗舰AI加速器。英特尔表示,Gaudi 3的推理效能可以达到H100的2.3倍,可以让一些大型语言模型的训练时间更短。
英特尔于2019年收购初创公司,以此获得了人工智能处理器,Gaudi 3是该系列的第三次迭代。该芯片使用了台积电5纳米节点。Gaudi 3的处理能力由两块板载计算模块提供,分别为MME 和 TPC,它们分别针对不同任务进行了优化。
芯片的MME模块设计用于执行矩阵乘法运算。矩阵乘法是对按行和列排列的数字集合进行的数学计算,类似于电子表格中的字段。人工智能模型利用这种计算将输入数据转化为决策。
某些人工智能模型,如用于物体识别任务的模型,其大部分处理过程都是通过矩阵乘法完成的。大型语言模型等更高级的人工智能也使用其他类型的计算。Gaudi 3的 TPC 模块(该芯片包含的第二类计算电路)针对这些其他计算进行了优化。
TPC基于所谓的超长指令字架构。这是一种经过优化的芯片设计,可并行执行多个计算。由于并行执行计算比逐个完成计算更快,Gaudi 3的TPC 有助于加快人工智能模型的性能。
Gaudi 3包含64个TPC,几乎是前代产品的三倍。此外,MME(针对矩阵乘法进行优化的计算模块)的数量也是前者的四倍。芯片的逻辑电路配备了120GB内存池,其时钟速度高于英特尔上一代人工智能处理器的RAM。
该公司表示,Gaudi 3中引入的升级将其处理BF16数据的最高速度提高到了1,835 TFLOPS,即每秒万亿次计算。BF16是一种人工智能模型常用的信息存储数据格式。
性能的提升并不是Gaudi 3唯一的卖点。它还有一个板载以太网模块,可将人工智能服务器中的Gaudi 3处理器连接在一起,也可将多个此类服务器连接在一起。英特尔将芯片中单个以太网网络连接的带宽提高了一倍,达到每秒200Gb。
IBM 计划明年初在 IBM Cloud Virtual Servers for VPC 中提供 Gaudi 3。这是该公司在其公共云平台中提供的计算实例。IBM 还将在其 watsonx 产品套件中添加对 Gaudi 3 的支持,该套件包括软件工具,企业可利用这些工具构建人工智能模型、在生产中部署这些模型并执行相关任务。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了R1-Searcher++框架,通过两阶段训练策略使大语言模型能像人类一样灵活利用内部知识和外部信息。该方法创新性地采用强化学习激励模型优先使用内部知识,并引入记忆机制将检索到的信息转化为内部知识,实现动态知识获取。实验表明,R1-Searcher++不仅在多步问答任务上表现优异,还大幅减少了检索次数,显著提高了推理效率。
这项研究提出了AutoRefine,一种革新性的强化学习框架,为大语言模型引入了"边思考边搜索和完善"的全新范式。与传统方法不同,AutoRefine在连续搜索调用之间添加知识完善步骤,让模型能够有效过滤和组织信息。通过结合答案正确性和检索质量双重奖励,该方法在七项问答基准测试中平均提升6.9%的准确率,特别在复杂多跳推理场景中表现突出,解决了现有检索增强推理的核心局限性。
这项研究揭示了一种新型网络安全威胁:利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限,仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接,成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型,更符合现实场景,暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明,即使添加专门的防御提示,这类攻击仍能成功率超过50%,凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。
东北大学与快手科技联合研发的UNITE系统为多模态信息检索带来突破性进展。这项发表于2025年5月的研究首次系统分析了模态特定数据如何影响检索性能,并提出创新的模态感知掩码对比学习技术,有效解决不同模态间的竞争关系。UNITE能同时处理文本、图像、视频及其组合,在40多项测试中超越现有方法,即使与参数规模更大的模型相比也表现出色。研究发现视频-文本对在通用检索中表现优异,而文本-文本和文本-图像对对指令遵循任务至关重要,为未来多模态系统研究提供了宝贵指南。