
CNET科技资讯网 7月4日 北京消息(文/齐丰润): 近年来,随着云计算、大数据的飞速发展,众多企业对于性能有了空前的需求,随之而来的就是众多企业将原本小众的HPC作为提供云计算、深度学习等服务的基础设施平台,而HPC也得到了空前的关注,商用化速度也得到了加快,成为了新一轮的热点。
7月1日,联想集团在北京隆重召开了以“开启E级计算新篇章”为主题的首届全球超算峰会,会上,联想正式发布了其自主研发的,面向 E级计算的高性能计算机系统深腾X8800,并和与会嘉宾共同分享和交流了高性能计算技术和应用发展趋势。
随着互联网技术的发展,HPC领域也展示出了巨大的市场前景。据IDC预测,2019年全球HPC市场将达到152亿美元的规模,其中中国市场将成为主要角逐之地。
作为中国起步较早的HPC厂商,联想在2001年即成立了高性能服务器事业部,开始了在HPC领域的探索。在2014年收购IBM x86服务器部门后,联想在HPC领域的技术实力和团队能力都得到了提升。今年,联想以92套的份额成为首家在该榜单中跻身全球前二的中国厂商,让“中国力量”成为全球HPC行业瞩目的焦点。
在一系列成绩的背后,是联想在HPC领域拥有的领先技术。比如全球首创的45℃温水水冷技术,PUE可低至1.1,可以在更少的占地空间下,实现更高的性能、更低的能耗和更低的噪音。
近年,联想将全球化技术优势与深刻的本土客户洞察完美结合,推进其HPC应用商业化的进程,连续两年在全球TOP500排行榜中份额领军中国厂商。
童夫尧表示,联想将继续保持在硬件方面的领先优势,同时在软件方面加大投入,并发挥国际化的优势,在全球范围内建立多个专门的HPC研发和测试实验室,帮助更多的客户搭建仿真应用环境,为未来的采购和部署提供准确的依据。在此基础上,联想还将进一步加大产业联盟力度,构建开放、完善的产业联盟体系生态圈。在与上下游合作伙伴保持密切合作关系的同时,和全球HPC客户保持高度信任关系,通过与客户、合作伙伴共同聚力,打造匹配客户双态(敏态和稳态)业务发展需求的HPC基础设施和业务场景。
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。