据新华网报道,今日,中国首家、亚洲最大的第四代数据中心——浪潮云计算中心正式在济南开通运营,标志着中国云计算中心建设已跻身国际领先水平。
第四代数据中心最早由微软提出,突出数据中心模块化、虚拟化、自动化、绿色节能等方面的建设标准。目前,包括美国、英国、俄罗斯在内的世界各国正在根据此标准积极推动数据中心的建设。
浪潮云计算中心遵循国际领先的第四代数据中心标准建设。据了解,浪潮云计算中心位于济南市保税区,园区占地面积242亩,规划建筑面积17万平方米,总计可部署3.04万个机柜,容纳约100万台服务器,是亚洲规模最大的数据中心。目前,中心一期已经投入使用2.16万平方米,配置3800个机柜,容纳约12万台服务器。
浪潮云计算中心采用自然制冷,实现38%的时间完全利用自然冷。据浪潮集团介绍,以目前山东省省直单位服务器约18000台的总量计算,服务器在各自数据中心独立运行的情况下,一年需用电9460万度,而在云计算中心集中运行一年只需6622万度,仅用电量每年就可节省2838万度,节约电能30%以上。
据了解,浪潮云计算中心已有公安、卫生等行业以及互联网金融企业等客户进驻。目前,浪潮已经开始了云计算中心在国内的布局,已建成及在建的有十大云计算中心,其范围北至黑龙江、南至海南。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了SPIRAL框架,通过让AI与自己对弈零和游戏来提升推理能力。实验显示,仅训练AI玩简单扑克游戏就能让其数学推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且无需任何数学题目作为训练材料。研究发现游戏中的三种推理模式能成功转移到数学解题中,为AI训练提供了新思路。
同济大学团队开发的GIGA-ToF技术通过融合多帧图像的"图结构"信息,创新性地解决了3D相机噪声问题。该技术利用图像间的不变几何关系,结合深度学习和数学优化方法,在合成数据集上实现37.9%的精度提升,并在真实设备上展现出色泛化能力,为机器人、AR和自动驾驶等领域提供更可靠的3D视觉解决方案。
伊利诺伊大学研究团队通过对比实验发现,经过强化学习训练的视觉语言模型虽然表现出"顿悟时刻"现象,但这些自我纠错行为并不能实际提升推理准确率。研究揭示了AI模型存在"生成-验证差距",即生成答案的能力强于验证答案质量的能力,且模型在自我验证时无法有效利用视觉信息,为AI多模态推理发展提供了重要启示。
MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术,通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍,计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分,在保持模型性能的同时显著提升训练效率,已在多个任务上验证有效性。