在2024年MWC世界移動通信大會上,中興通訊發(fā)布端到端算力基礎(chǔ)設(shè)施解決方案,提供算/存/網(wǎng)/IDC完整的全套解決方案,實現(xiàn)全棧軟硬件一體化部署,加快業(yè)務(wù)上云速度。
數(shù)智化時代催生了海量算力需求,算力已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要驅(qū)動力。此次中興通訊發(fā)布的解決方案,在硬件層面,全系列服務(wù)器提供高品質(zhì)異構(gòu)算力,高性能分布式全閃存儲實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速讀寫,提升大模型訓(xùn)練的速度;無損網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)0丟包、微秒級時延;全液冷模塊化預(yù)制IDC,PUE低至1.13。在軟件層面,打造AI Booster智算平臺,通過自動并行訓(xùn)練最大化GPU利用率,通過可視化開發(fā)和自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化,大幅降低開發(fā)門檻。
此外,中興通訊為不同的應(yīng)用場景提供了差異化的解決方案。在通算領(lǐng)域,針對互聯(lián)網(wǎng)云和電信云等通用場景,提供系列化通用服務(wù)器,全系支持液冷,為客戶提供高性價比和高擴(kuò)展性的通用算力。針對海量的大視頻存儲的場景,推出了大存儲服務(wù)器。對于金融、科學(xué)計算等關(guān)鍵應(yīng)用場景,推出業(yè)界領(lǐng)先的4路服務(wù)器。此外,針對高密度計算場景,中興通訊推出IceCube全液冷整機(jī)柜方案,推進(jìn)數(shù)據(jù)中心的綠色高效發(fā)展。在智算領(lǐng)域,中興通訊提供系列化訓(xùn)練服務(wù)器、推理服務(wù)器和AiCube訓(xùn)推一體機(jī),滿足中心萬卡規(guī)模訓(xùn)練池、區(qū)域通算/智算融合推理池、邊緣訓(xùn)推一體等全場景需求。
中興通訊端到端算力基礎(chǔ)設(shè)施解決方案,提供系列化ICT硬件,實現(xiàn)全棧一體化部署,滿足客戶全場景需求。中興通訊與全球運(yùn)營商和行業(yè)伙伴展開深入的合作,共同推動算力基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)型升級,為全行業(yè)提供高品質(zhì)高效的澎湃算力,促進(jìn)技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和商用落地,加速全行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動駕駛等領(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)隊通過對比實驗發(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"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。