


Huawei Cloud und Ping An: Schaffen Sie ein Hochland der Rechenleistung künstlicher Intelligenz und schlagen Sie ein neues Kapitel in der Integration von Daten und Realität auf
Am 26. Mai wurde in Guiyang die China International Big Data Industry Expo 2023 (im Folgenden „Big Data Expo“ genannt) eröffnet. Unter dem Motto „Integration von Daten und Realität, Computing to Open the Future“ folgt die Konferenz dem Konzept „globale Vision, nationale Perspektive, industrielle Perspektive und Unternehmenshaltung“, um eine weltweite Plattform zur Förderung des Effizienten aufzubauen den Datenfluss und die Nutzung verbessern und die Realwirtschaft stärken.
▲ Zhang Pingan, Geschäftsführer von Huawei und CEO von Huawei Cloud
Bei der Eröffnungszeremonie hielt Zhang Pingan, Geschäftsführer von Huawei und CEO von Huawei Cloud, eine Rede: „Künstliche Intelligenz hat tiefgreifende Auswirkungen auf alle Branchen. Wir glauben, dass große KI-Modelle die digitale Transformation und intelligente Aufrüstung verschiedener Branchen neu gestalten werden.“ In Zukunft werden wir die Investitionen in Guizhou erhöhen, um das Gui'an Yunshangtun Data Center zu Chinas führendem Rechenzentrum für künstliche Intelligenz zu machen und Guizhou dabei zu helfen, ein Hochland für Rechenleistung für künstliche Intelligenz, ein ökologisches Hochland für KI und eine ökologische Datenbasis zu werden.“
▶Beschleunigen Sie den Bau neuer Rechenzentren, um Unternehmen dabei zu helfen, auf die Überholspur von „digitalen Daten aus dem Osten und Computing aus dem Westen“ zu gelangen
Mit der kontinuierlichen Vertiefung neuer Technologien wie Cloud Computing, Big Data und KI beschleunigt sich der digitale Transformationsprozess in allen Lebensbereichen und die „digital-reale Integration“ ist in die Tiefseezone vorgedrungen. Angesichts des allgemeinen Trends der Digitalisierung haben sich viele Unternehmen zu Beginn ihrer Transformation für den Bau eigener Rechenzentren entschieden, um ihren Informatisierungsgrad zu verbessern. Im Vergleich zur Cloud haben selbstgebaute Rechenzentren hohe Kosten und einen hohen Energieverbrauch Effizienz und Schwierigkeiten bei der Expansion sind zu digitalem Ballast geworden, der die Unternehmensentwicklung behindert.
In diesem Zusammenhang sind Cloud-Dienste zu einer unvermeidlichen Wahl für die digitale Modernisierung von Unternehmen geworden, und Cloud-Technologie kann die oben genannten Probleme effektiv lösen.
Nehmen Sie die Personal-, Finanz- und Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Huawei. Nachdem das gesamte Unternehmen in die Cloud umgezogen war, stieg nicht nur die CPU-Auslastung der von jeder Abteilung genutzten Server, sondern auch die Die Effizienz wurde verdoppelt und es war sicher und zuverlässig. Darüber hinaus stellt Huawei Cloud auch Technologie als Service bereit. Neue Technologien wie Rechenleistung und maschinelle Lernalgorithmen können bei Bedarf in der Cloud bezogen werden, was dem Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen ermöglicht.
- Im Hinblick auf grüne Energieeinsparung
Auch die Vorteile von Cloud-Rechenzentren liegen auf der Hand. Das Gui'an Cloud Shangtun Data Center ist beispielsweise das größte Cloud-Rechenzentrum im Zentrum von Guizhou im Osten und Westen Chinas. Es überträgt die Anwendungen und Daten von Hunderttausenden Kunden und überträgt auch 90 % der Anwendungen der Huawei-Gruppe direkt Lüftungstechnologie, Flüssigkeitskühlungstechnologie, kombiniert mit KI-Energieeffizienzoptimierung und anderen Technologien, werden im Vergleich zu herkömmlichen Rechenzentren bei Volllastbetrieb voraussichtlich 1,01 Milliarden Kilowattstunden Strom eingespart und mehr als 810.000 Tonnen CO2-Emissionen pro Jahr reduziert , was in hohem Maße mit der nationalen Dual-Carbon-Strategie übereinstimmt.
Seitdem das Projekt „Eastern Digital and Western Computing“ offiziell umgesetzt wurde, ist die Frage, wie mehr Unternehmen mit massiven Cloud-Ressourcen den Betrieb am westlichen Kernknotenpunkt ermöglichen können, zu einem heißen Thema von gemeinsamem Interesse für alle Sektoren der Branche geworden. Damit „Eastern Digital“ „Western Computing“, „Western Storage“ und „Western Training“ wirklich realisieren kann, müssen auf Infrastrukturebene drei zentrale Herausforderungen bewältigt werden:
Erstens muss es den Latenzanforderungen verschiedener Dienste entsprechen, ohne das Benutzererlebnis zu beeinträchtigen.
Zum Beispiel können laut aktueller Analyse 90 % des Geschäfts von Huawei, mehr als 2.700 Anwendungssysteme und 700 PB an Daten in den Rechenzentren von Huawei Cloud in Guizhou und der Inneren Mongolei ausgeführt werden % der Anwendungen der meisten Unternehmen. Alle können zentral im Western Cloud Core Hub bereitgestellt werden.
Zweitens muss es die Sicherheitsanforderungen verschiedener Unternehmensanwendungen und -daten mit unterschiedlichen Vertraulichkeitsstufen erfüllen.
Zum Beispiel nimmt Huawei Cloud den Datenschutz als Kernstück und bietet Kunden vier Sicherheitsstufen von Cloud-Zonendiensten, die S1 bis S4 abdecken, entsprechend nicht vertraulichem Geschäft, Geschäft mit niedrigem Vertrauensniveau, Schlüsselgeschäft und Kern streng vertraulich Unternehmen Erfüllen Sie die sicheren Cloud-Anforderungen verschiedener Unternehmen.
Drittens muss die Anwendung in der Lage sein, eine globale automatische Bereitstellung und dynamische Anpassung zu erreichen, ohne auf die zugrunde liegenden Ressourcen zu achten.
Zum Beispiel hat Huawei Cloud die KooVerse Regionless-Architektur vorgeschlagen, die es Anwendungen ermöglicht, automatisch in mehreren Cloud-Rechenzentren im Umkreis von 3.000 Kilometern zu laufen, wodurch die Betriebseffizienz von Anwendungen verbessert, Ressourcen effizient genutzt und Bereitstellungskosten und Energie deutlich gesenkt werden Verbrauch.
▶Nehmen Sie die neue Ära der KI an, bauen Sie gemeinsam ein neues Datenökosystem in China auf und beschleunigen Sie die Anwendungsmodernisierung
Angesichts der neuen Welle der KI-Entwicklung nutzen viele Unternehmen die Entwicklungschancen der Zeit. KI ist in die Kernsysteme von Unternehmen eingedrungen und hat begonnen, mehr Wert zu schaffen. In der Vergangenheit, im traditionellen KI-Zeitalter, entsprachen unterschiedliche Szenarien unterschiedlichen kleinen Modellen. Jetzt, da Geschäftsszenarien komplexer werden, zeigt die künstliche Intelligenz einen Entwicklungstrend, der sich allmählich von kleinen Modellen zu großen Modellen entwickelt.
Prognosen von Branchenagenturen zufolge wird sich die weltweite KI-Rechenleistung von 2020 bis 2030 um das 500-fache erhöhen. Derzeit hat Huawei Cloud AI mehr als 1.000 Projekte in verschiedenen Branchen umgesetzt und bereits 2021 das Pangu-Basismodell veröffentlicht, das CV-Computer-Vision-Modelle, NLP-Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache und wissenschaftliche Rechenmodelle usw. umfasst, was die weitere Beschleunigung vorantreibt Die tiefe Integration von KI und Industrie.
In Bezug auf SaaS-Softwaredienste
Auf den Märkten der entwickelten Länder hat sich SaaS zur wichtigsten Form digitaler Dienste entwickelt, die von modernen Unternehmen bereitgestellt werden. Der Entwicklungsraum der SaaS-Branche wird seit langem nachweislich eine hohe Wachstumsrate aufweisen in den nächsten Jahren um mehr als 30 % steigen. Nachdem Geschäfte und Daten in die Cloud verlagert wurden, gilt das SaaS-Ökosystem als neuer blauer Ozean für die zukünftige Digitalisierung. Offensichtlich hat das goldene Jahrzehnt der SaaS-Entwicklung in China gerade erst begonnen.
In den letzten drei Jahren hat Huawei den Austausch und SaaS von 78 Software- und Hardware-Entwicklungstools rund um die Software- und Hardwareentwicklung sowie andere F&E-Produktionslinien abgeschlossen und damit den Bedarf von Unternehmen an SaaS-Diensten vollständig erfüllt und gleichzeitig KI und Datenverwaltung bereitgestellt , Digitale Inhalte Kollaborative Entwicklung und On-Demand-Orchestrierung haben die Arbeitseffizienz von Anwendungsentwicklern, KI-Wissenschaftlern und Dateningenieuren erheblich verbessert, sodass sie moderne Anwendungen schneller erstellen und verschiedene Branchen fördern können, um die Cloudifizierung und Digitalisierung zu beschleunigen.
Die Digitalisierung steht derzeit im Mittelpunkt der globalen technologischen Revolution und des industriellen Wandels. Es ist besonders wichtig, die Chance zu nutzen und die herausragenden Höhen der Innovation und Entwicklung zu ergreifen. Am Ende der Rede sagte Zhang Pingan, dass die Digitalisierung im Mittelpunkt der globalen technologischen Revolution und des industriellen Wandels stehe. „Lassen Sie die Cloud überall sein, lassen Sie Intelligenz überall sein und bauen Sie gemeinsam eine Cloud-Basis für eine intelligente Welt auf“, ist die Vision und Mission von Huawei Cloud. Huawei Cloud praktiziert „Alles als Service“ und wird weiterhin die fortschrittlichsten Technologien für Kunden, Partner und Entwickler auf der ganzen Welt über die Cloud bereitstellen und so Kunden in verschiedenen Branchen zum geschäftlichen Erfolg verhelfen.
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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