今日,華為在北京宣布其基于“無邊界計(jì)算”戰(zhàn)略的智能計(jì)算業(yè)務(wù)布局,致力于提供全棧AI計(jì)算平臺(tái),打造無邊界智能計(jì)算世界,從而滿足企業(yè)在計(jì)算、數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及智能化的應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí)華為還發(fā)布了面向企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵業(yè)務(wù)服務(wù)器KunLun V5和全新一代的SSD產(chǎn)品ES3000 V5。
華為服務(wù)器產(chǎn)品線總裁邱隆
隨著人工智能、量子信息技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)等全新技術(shù)的興起,現(xiàn)有的計(jì)算架構(gòu)將無法提供這些應(yīng)用需要的計(jì)算量,整個(gè)行業(yè)都需要在計(jì)算架構(gòu)上不斷地突破和創(chuàng)新。華為憑借在計(jì)算領(lǐng)域16年的積累和創(chuàng)新,不斷在加速部件和系統(tǒng)架構(gòu)上創(chuàng)新,針對(duì)面向企業(yè)不同階段的業(yè)務(wù)形態(tài)提出智能服務(wù)器(面向傳統(tǒng)企業(yè))、混合云(面向企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型)、異構(gòu)計(jì)算和邊緣計(jì)算(面向企業(yè)智能)三大技術(shù)路線,加速企業(yè)從數(shù)字化向智能邁進(jìn)。
2017年7月,華為突破性的提出“無邊界計(jì)算”的戰(zhàn)略,經(jīng)過近1年的戰(zhàn)略投入,將智能的能力貫穿到整個(gè)戰(zhàn)略中:
第一是異構(gòu)計(jì)算資源的編排和調(diào)度,華為已經(jīng)把這個(gè)能力構(gòu)筑在華為公有云上,企業(yè)用戶可以秒級(jí)獲取異構(gòu)計(jì)算資源。同時(shí)把華為公司自己多年積累的智能應(yīng)用也放到公有云上,讓智能無處不在,支持全場(chǎng)景的企業(yè)AI應(yīng)用;
第二是華為提供端到端數(shù)據(jù)中心解決方案,智能服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心聯(lián)動(dòng)可以讓企業(yè)客戶更便利的管理數(shù)據(jù)中心資源,降低25%的維護(hù)成本,節(jié)能5%,讓數(shù)據(jù)中心管理更加智能。
華為智能計(jì)算,持續(xù)以客戶為中心,通過技術(shù)創(chuàng)新讓客戶的IT系統(tǒng)從封閉走向開放,從通用走向智能,變復(fù)雜為精簡(jiǎn),變單一為協(xié)同,突破計(jì)算邊界,為企業(yè)的IT系統(tǒng)構(gòu)建一顆智能的心。
華為將在智能計(jì)算領(lǐng)域繼續(xù)創(chuàng)新,攜手合作伙伴共建AI生態(tài),讓智能無處不在,為企業(yè)創(chuàng)造更多的商業(yè)價(jià)值。
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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。