CNET科技資訊網(wǎng) 7月4日 北京消息(文/齊豐潤(rùn)): 近年來(lái),隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展,眾多企業(yè)對(duì)于性能有了空前的需求,隨之而來(lái)的就是眾多企業(yè)將原本小眾的HPC作為提供云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái),而HPC也得到了空前的關(guān)注,商用化速度也得到了加快,成為了新一輪的熱點(diǎn)。
7月1日,聯(lián)想集團(tuán)在北京隆重召開(kāi)了以“開(kāi)啟E級(jí)計(jì)算新篇章”為主題的首屆全球超算峰會(huì),會(huì)上,聯(lián)想正式發(fā)布了其自主研發(fā)的,面向 E級(jí)計(jì)算的高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)深騰X8800,并和與會(huì)嘉賓共同分享和交流了高性能計(jì)算技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,HPC領(lǐng)域也展示出了巨大的市場(chǎng)前景。據(jù)IDC預(yù)測(cè),2019年全球HPC市場(chǎng)將達(dá)到152億美元的規(guī)模,其中中國(guó)市場(chǎng)將成為主要角逐之地。
作為中國(guó)起步較早的HPC廠商,聯(lián)想在2001年即成立了高性能服務(wù)器事業(yè)部,開(kāi)始了在HPC領(lǐng)域的探索。在2014年收購(gòu)IBM x86服務(wù)器部門(mén)后,聯(lián)想在HPC領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力和團(tuán)隊(duì)能力都得到了提升。今年,聯(lián)想以92套的份額成為首家在該榜單中躋身全球前二的中國(guó)廠商,讓“中國(guó)力量”成為全球HPC行業(yè)矚目的焦點(diǎn)。
在一系列成績(jī)的背后,是聯(lián)想在HPC領(lǐng)域擁有的領(lǐng)先技術(shù)。比如全球首創(chuàng)的45℃溫水水冷技術(shù),PUE可低至1.1,可以在更少的占地空間下,實(shí)現(xiàn)更高的性能、更低的能耗和更低的噪音。
近年,聯(lián)想將全球化技術(shù)優(yōu)勢(shì)與深刻的本土客戶洞察完美結(jié)合,推進(jìn)其HPC應(yīng)用商業(yè)化的進(jìn)程,連續(xù)兩年在全球TOP500排行榜中份額領(lǐng)軍中國(guó)廠商。
童夫堯表示,聯(lián)想將繼續(xù)保持在硬件方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),同時(shí)在軟件方面加大投入,并發(fā)揮國(guó)際化的優(yōu)勢(shì),在全球范圍內(nèi)建立多個(gè)專(zhuān)門(mén)的HPC研發(fā)和測(cè)試實(shí)驗(yàn)室,幫助更多的客戶搭建仿真應(yīng)用環(huán)境,為未來(lái)的采購(gòu)和部署提供準(zhǔn)確的依據(jù)。在此基礎(chǔ)上,聯(lián)想還將進(jìn)一步加大產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟力度,構(gòu)建開(kāi)放、完善的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟體系生態(tài)圈。在與上下游合作伙伴保持密切合作關(guān)系的同時(shí),和全球HPC客戶保持高度信任關(guān)系,通過(guò)與客戶、合作伙伴共同聚力,打造匹配客戶雙態(tài)(敏態(tài)和穩(wěn)態(tài))業(yè)務(wù)發(fā)展需求的HPC基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專(zhuān)家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專(zhuān)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(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專(zhuān)家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"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(wèn)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(kāi)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(guò)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(wèn)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(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)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(lái)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。