近日,浪潮正式加入SPEC(Standard Performance Evaluation Corporation)標(biāo)準(zhǔn)性能評(píng)測(cè)國(guó)際組織,與IBM、EMC、思科等IT企業(yè)共同成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試俱樂(lè)部的重要成員。
SPEC是國(guó)際上對(duì)系統(tǒng)應(yīng)用性能進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)評(píng)測(cè)的權(quán)威組織,它旨在確立、修改以及認(rèn)定一系列服務(wù)器應(yīng)用性能評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)。該組織成立于1988年,是由斯坦福大學(xué)、清華大學(xué)、微軟、等全球幾十所知名大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、IT企業(yè)組成的第三方測(cè)試組織。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展積累,擁有14項(xiàng)公開(kāi)的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試規(guī)范和模型,如SPECjbbCPU、SPECpower_ssj等眾多在全球業(yè)內(nèi)有廣泛影響力的測(cè)試項(xiàng)目。該組織每年有數(shù)萬(wàn)項(xiàng)結(jié)果發(fā)布,其發(fā)布的結(jié)果一直是金融、電信、能源等關(guān)鍵行業(yè)用戶在采購(gòu)服務(wù)器、搭建信息系統(tǒng)時(shí)的重要參考指標(biāo),尤其在全球企業(yè)級(jí)客戶中擁有極高認(rèn)同度。
早在2004年,浪潮服務(wù)器參加了SPECjAppServer2002測(cè)試并刷新了最好成績(jī),成為第一家參與SPEC組織測(cè)試的中國(guó)服務(wù)器企業(yè)。目前,浪潮已經(jīng)在SPEC發(fā)布了數(shù)十項(xiàng)測(cè)試結(jié)果,僅2013年至今,高端服務(wù)器天梭TS 850、天梭K1 800先后4次刷新最高測(cè)試成績(jī),四路服務(wù)器NF8520創(chuàng)造了2項(xiàng)最好測(cè)試成績(jī)。浪潮在服務(wù)器性能標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試、服務(wù)器應(yīng)用性能測(cè)試層面展現(xiàn)出全球領(lǐng)先水平。
加入SPEC組織后,浪潮的服務(wù)器性能標(biāo)準(zhǔn)評(píng)測(cè)能力將會(huì)得到更快的提高,并在全球服務(wù)器性能標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工作中產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。作為組織成員,浪潮將獲得SPEC OSG的基準(zhǔn)測(cè)試工具的副本和許可,以及測(cè)試軟件代碼,可以更為深刻的理解服務(wù)器性能測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)模型,從代碼層次對(duì)應(yīng)用方案進(jìn)行優(yōu)化,更好地提升浪潮產(chǎn)品的性能、應(yīng)用水平,同時(shí)浪潮對(duì)服務(wù)器技術(shù)和應(yīng)用的長(zhǎng)期積淀與理解,也將深刻影響并反饋到SPEC測(cè)試的基準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用中,以期更好地服務(wù)中國(guó)客戶。
浪潮服務(wù)器方案和合作部總經(jīng)理喬鑫表示,SPEC是服務(wù)器性能評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的主要制定者和推動(dòng)者,該組織的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)在服務(wù)器產(chǎn)業(yè)和行業(yè)客戶中具有巨大的影響力,浪潮是中國(guó)服務(wù)器的第一品牌,我們希望能夠?qū)⒅袊?guó)客戶的應(yīng)用特點(diǎn)及時(shí)反饋到全球測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)中,從而在產(chǎn)品、技術(shù)、應(yīng)用角度更好的服務(wù)客戶應(yīng)用。浪潮是中國(guó)唯一掌握軟硬件核心技術(shù)的企業(yè),擁有天梭K1主機(jī)、云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)、海量存儲(chǔ)等一系列產(chǎn)業(yè)核心裝備。顯然,隨著自身技術(shù)實(shí)力的快速增長(zhǎng),浪潮正在全球服務(wù)器產(chǎn)業(yè)中產(chǎn)生影響,并謀求更大的技術(shù)話語(yǔ)權(quán)。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。