作為聯(lián)想ThinkStation P系列工作站旗艦產(chǎn)品, ThinkStation P900一經(jīng)上市就獲得了業(yè)內(nèi)專業(yè)人士、權(quán)威媒體的認(rèn)可,被賦予 “史上最強(qiáng)工作站”稱號(hào),而今更是憑借出色的設(shè)計(jì)和獨(dú)家技術(shù)斬獲了設(shè)計(jì)界的“奧斯卡”殊榮——2015年紅點(diǎn)設(shè)計(jì)大獎(jiǎng)!同時(shí),德國(guó)設(shè)計(jì)協(xié)會(huì)還給出了P900當(dāng)之無愧的獲獎(jiǎng)理由:
ThinkStation P900機(jī)身前后采用連續(xù)六邊形圖案設(shè)計(jì),增強(qiáng)第一印象,整體設(shè)計(jì)緊湊,品牌標(biāo)示極具視覺吸引力;
采用聯(lián)想具有專利的三通道散熱技術(shù),挑戰(zhàn)多個(gè)處理器、顯卡和硬盤的冷卻,且能保持最低的風(fēng)扇功率和噪音;
引入聯(lián)想獨(dú)家Flex模塊化和免工具拆裝設(shè)計(jì),作為用戶的你可以根據(jù)實(shí)際需求自行進(jìn)行擴(kuò)展和部件快速更換、升級(jí);
整體機(jī)身采用 65% 的原生樹脂材料,所有超過25g重量的部件均采用至少35%的消費(fèi)類再生塑膠(PCC),更加節(jié)能環(huán)保。
ThinkStation P900:史上最強(qiáng)工作站
聯(lián)想ThinkStation P系列新品家族較前一代全面升級(jí),不僅搭載英特爾最新Haswell平臺(tái)處理器,支持DDR4 ECC內(nèi)存和多塊NVIDIA的NVS及Quadro系列的顯卡,為用戶提供無與倫比的計(jì)算和圖形處理性能,還采用了聯(lián)想Flex模塊技術(shù)、三通道散熱技術(shù)、免工具拆裝設(shè)計(jì)等獨(dú)家創(chuàng)新技術(shù)。
作為聯(lián)想ThinkStation P系列旗艦產(chǎn)品,P900工作站采用了英特爾至強(qiáng)E5-1600 v3和E5-2600 v3處理器,最高支持1TB 的2133MHz DDR4內(nèi)存,且搭載NVIDIA Quadro K6000或K40頂級(jí)顯卡以及高達(dá)14個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備,保證了用戶大型專業(yè)應(yīng)用程序的流暢運(yùn)行和輕松完成進(jìn)行多任務(wù)處理。同時(shí),聯(lián)想ThinkStation P系列工作站還擁有業(yè)界最為全面的專業(yè)ISV認(rèn)證,確保關(guān)鍵程序的穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn) 。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。