CNET科技資訊網(wǎng) 7月12日 北京消息:今天,伴隨著英特爾®至強(qiáng)®可擴(kuò)展處理器家族的發(fā)布,聯(lián)想也在第一時(shí)間發(fā)布了10款全新的ThinkSystem服務(wù)器產(chǎn)品,產(chǎn)品類型覆蓋塔式、機(jī)架、刀片、高密度服務(wù)器等。活動(dòng)當(dāng)天,作為Intel的重要合作伙伴,聯(lián)想受邀亮相發(fā)布現(xiàn)場(chǎng),并展出了3款新品。
Lenovo ThinkSystem 靈活可靠的領(lǐng)先性能系列
據(jù)悉,Lenovo ThinkSystem系列是一個(gè)涵蓋了服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的完整解決方案,以實(shí)現(xiàn)端到端客戶體驗(yàn)的優(yōu)勢(shì),真正做到了性能優(yōu)異、靈活可靠的完美結(jié)合。ThinkSystem產(chǎn)品家族不僅擁有跨平臺(tái)和多工作負(fù)載的優(yōu)異性能,且擁有業(yè)界領(lǐng)先的靈活性與可靠性。
ThinkSystem建立的全球基準(zhǔn)逾30項(xiàng),可在各個(gè)高科技領(lǐng)域通過便捷集成,可提供I/O可擴(kuò)展性、能高效部署解決方案及重新配置基礎(chǔ)設(shè)施,充分滿足客戶快速服務(wù)的交付需求,從容應(yīng)對(duì)各類工作負(fù)載。此外,其海量存儲(chǔ)擁有媲美公有云的靈活性,同時(shí)可運(yùn)行由傳統(tǒng)架構(gòu)遷移而來的應(yīng)用,最大限度節(jié)省客戶預(yù)算,降低企業(yè)運(yùn)營成本,進(jìn)一步增加客戶業(yè)務(wù)收入,通過自身實(shí)力為客戶業(yè)務(wù)提供金牌保證。
本次發(fā)布的Lenovo ThinkSystem新品包括SD530、SN550、SN850、SR530、SR550、SR630、SR650、SR850、SR950、ST550等10款服務(wù)器。在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng),聯(lián)想展出了全新的SD530、SR650、SR850。其中,SD530兼具刀片式服務(wù)器的效率、密度及機(jī)架式服務(wù)器的價(jià)值與簡潔性,是迄今為止最具適應(yīng)性的服務(wù)器,同時(shí)兼?zhèn)涓呙芏燃白吭降撵`活性,擁有最大計(jì)算容量,不僅在重要的企業(yè)工作負(fù)載環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)異,在高性能計(jì)算和人工智能方面同樣可圈可點(diǎn)。
SR650是最佳的2U雙插槽服務(wù)器,也是全球使用范圍最廣的服務(wù)器類型,具備高度靈活性,擁有Lenovo傳承的可靠性,是超融合基礎(chǔ)架構(gòu)或軟件定義的存儲(chǔ)的理想平臺(tái),適用于計(jì)算密集型工作負(fù)載,功能全面且可擴(kuò)展;SR850可以帶來當(dāng)前亟需的性能與可靠性,具備優(yōu)異的可擴(kuò)展性與多功能性,具體可擴(kuò)展至4個(gè)處理器,可從容適應(yīng)“面向未來的”數(shù)據(jù)中心不斷發(fā)展的需求。
無論是大型數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、高性能計(jì)算,還是超大規(guī)模應(yīng)用或人工智能,ThinkSystem都能幫助客戶解決最復(fù)雜的挑戰(zhàn)。7月20日,Tech World將在上海世博中心隆重召開,會(huì)上,聯(lián)想將正式在中國發(fā)布ThinkSystem系列產(chǎn)品及ThinkAgile解決方案,屆時(shí)將有聯(lián)想為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型度身定制的數(shù)據(jù)中心解決方案全家族產(chǎn)品面世。未來聯(lián)想也將繼續(xù)攜手Intel,通過實(shí)力互補(bǔ),發(fā)揮疊加效應(yīng),打開高科技產(chǎn)品的新局面。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"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視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(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)無法有效利用視覺信息,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),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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。