2015年3月25日—世界领先的高性能端到端互连方案提供商Mellanox(纳斯达克交易所代码:MLNX)今天在北京举办了2015 Mellanox技术峰会(Mellanox Technology Summit)。本届峰会是Mellanox首次在国内举办的大型技术分享和解决方案交流会,吸引了来自各个行业超过200名资深CIO和IT经理。此外,还有Mellanox的五家合作伙伴参加并展示了自身与Mellanox合作的解决方案以及应用场景。
Mellanox创始人兼CEO Eyal Waldman先生在大会上做了主题为“驾驭数据、创造价值”的主题演讲。他分享了Mellanox为高性能计算(HPC)、云计算、大数据和互联网数据中心带来的高效网络解决方案,并着重介绍了Mellanox的100Gb/s的端到端网络产品线。他表示,随着移动终端和App的增多,全世界的数据正在呈指数级的增长,从而对数据中心提出了极大的挑战:如何实时高效的处理和作出响应。Mellanox能够为数据中心提供低延迟、高吞吐、超高可扩展性的网络解决方案,并能够兼容包括x86、Power、ARM等多平台的服务器,甚至能够为GPU和FPGA等异构计算提供网络加速。
Mellanox是目前全球范围内唯一一家能够为数据中心提供端到端100Gb/s网络解决方案的企业,包括了EDR 100 Gb/s的Switch-IB InfiniBand交换机和LinkX 100Gb/s 铜缆以及光纤。其中ConnectX-4 系列网卡已经被用于CORAL超级计算机(美国阿贡和劳伦斯利弗莫尔国家实验室与美国橡树岭国家实验室合作打造),用于新能源领域的关键应用。
“我们非常高兴能够在中国召开这样一场别开生面的Mellanox技术峰会。” Mellanox公司创始人兼CEO Eyal Waldman先生表示,“中国是我们非常重视的市场,我们会持续的在中国推出有针对性的解决方案,并用我们最快的100Gb网络来为客户排忧解难。另一方面,我们会继续和合作伙伴们共同为客户量身打造出更多优秀的解决方案。”
Mellanox在本届大会上宣布了CloudX云计算解决方案认证合作伙伴,并向七家国内的合作伙伴颁发了认证。CloudX是一个基于Mellanox OpenCloud架构的解决方案。该解决方案使用户可以利用现成的基础设施:服务器、存储、互连设备以及软件来构建一个灵活的、性价比极高的私有云、公有云或是混合云。通过CloudX高效、精简的网络架构,来自金融、电信、政府、医疗和教育等领域的客户可以轻松搭建高效能的云计算中心,来应对当今飞速增长的数据量和苛刻的资源分配需求。
“现在的云计算中心和IT管理人员都希望以最低的TCO(总体拥有成本),获得高效的云环境,并希望该云计算中心拥有更高的可扩展性。”Mellanox公司市场副总裁Kevin Deierling先生表示,“Mellanox在与合作伙伴共同应对云计算中心的挑战的过程中发现,云计算的效率主要取决于网络的高效。通过我们认证的合作伙伴,拥有丰富的行业经验,可以最大限度的发挥CloudX解决方案的优势,帮助客户建立高效的云计算中心。”
本届峰会还有99Cloud,东华软件、南京斯坦德、云和恩墨和星环科技等公司现场展示了与Mellanox合作的解决方案、案例。
好文章,需要你的鼓励
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。
南洋理工大学与腾讯联合研究团队开发出Rolling Forcing技术,实现AI视频实时流式生成的重大突破。该技术通过滚动窗口联合去噪、注意力锚点机制和高效训练算法三项创新,解决了长视频生成中的错误累积问题,可在单GPU上以16fps速度生成多分钟高质量视频,延迟仅0.76秒,质量漂移指标从传统方法的1.66降至0.01,为交互式媒体和内容创作开辟新可能。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。