


Gartner: Generative KI wird die Transformation des Rechenzentrumsdesigns chinesischer Unternehmen vorantreiben
Nachrichten vom 15. April 2024: Eine aktuelle von Gartner veröffentlichte Umfrage unter CIOs und Technologiemanagern für 2024 zeigt, dass mehr als 60 % der chinesischen Unternehmen planen, in den nächsten 12 bis 24 Monaten generative künstliche Intelligenz einzusetzen (GenAI). Da chinesische Unternehmen dazu neigen, GenAI lokal und nicht über die öffentliche Cloud bereitzustellen, kann die aktuelle Infrastrukturumgebung GenAI-Projekte nicht unterstützen. Dies wird die Designtransformation chinesischer Unternehmensrechenzentren fördern.
Zhang Lukeng, Forschungsdirektor bei Gartner, sagte: „Aufgrund von Sicherheits- und Datenschutzbedenken sowie regulatorischen Anforderungen bevorzugen einige Unternehmen die Bereitstellung von GenAl-Lösungen oder die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLM) vor Ort ist für Rechenzentren von entscheidender Bedeutung. Es handelt sich nicht nur um eine einfache Hosting-Anforderung, sondern kann die Strategie von Unternehmensrechenzentren ändern, da für das Modelltraining umfangreiche GPU-Cluster erforderlich sind. „Gartner definiert fünf GenAI-Bereitstellungsmethoden (siehe Abbildung 1). Abhängig von der vom Unternehmen gewählten GenAI-Bereitstellungsmethode müssen Chinas Chief Information Officers (CIOs) und Infrastruktur- und Betriebsleiter (I&O) die Auswirkungen der GenAI-Bereitstellung verstehen und Maßnahmen ergreifen.
Abbildung 1: Fünf Methoden der generativen KI-Bereitstellung
Gartner: Generative KI wird die Transformation des Rechenzentrumsdesigns chinesischer Unternehmen vorantreibenChinas CIOs und I&O-Führungskräfte müssen sich auf diese Technologie vorbereiten. Bereiten Sie sich auf die Auswirkungen auf Rechenzentren vor .
Die Bereitstellung von GenAI vor Ort zwingt I&O-Verantwortliche dazu, die Art und Weise zu ändern, wie sie Hosting-Umgebungen entwerfen.
Die Auswirkungen der Bereitstellung von GenAI auf das Rechenzentrum bestimmen die Art der ausgeführten Arbeitslasten, da einige GenAI-Arbeitslasten die Verwendung von High-End-Grafiken erfordern Prozessoreinheiten (GPUs). Aufgrund des begrenzten Angebots an High-End-GPUs auf dem chinesischen Markt müssen I&O-Verantwortliche, die GenAI vor Ort bereitstellen möchten, die Gestaltung ihrer Hosting-Umgebungen ändern.
I&O-Führungskräfte können Lieferengpässe nicht allein lösen und müssen mit dem Unternehmen, KI-Ingenieuren und Funktionsteams zusammenarbeiten, um diese Herausforderung zu bewältigen.
Zhang Yingling sagte: „Chinesische CIOs und I&O-Führungskräfte, die Infrastrukturressourcen für den Einsatz von GenAl vorbereiten, sollten proaktiv mit Unternehmen und verwandten Teams zusammenarbeiten, um die Auswirkungen verschiedener Arbeitslasten auf die Kosten und den Zeitplan des Rechenzentrums vorherzusagen und sich vorzubereiten.“ für GenAl Entwickeln Sie eine Makrostrategie für das Rechenzentrum für die Bereitstellung. Wenn Trainingsmodelle High-End-GPU-Cluster erfordern, müssen Sie verschiedene Hosting-Optionen vollständig verstehen, indem Sie Kosten, Risiken und Chancen abwägen (z. B. den Kauf alternativer Hardware oder das Leasing von GPU-Ressourcen).
Der Einsatz großer GPUs muss die Infrastruktur und Ausrüstung des Rechenzentrums umgestalten und aktualisieren.
Der Aufbau eines Grundmodells von Grund auf oder die Feinabstimmung eines Modells erfordert den Einsatz eines großen GPU-Clusters, der bestehende Rechenzentren untergräbt. Denn das Training von GenAI-Modellen erfordert einen hohen Durchsatz, geringe Latenz und eine verlustfreie Infrastruktur. Um solche Hochleistungs-Computing-Cluster zu unterstützen, müssen Netzwerk-, Speicher-, Stromversorgungs- und Kühlsysteme aufgerüstet werden. In einigen Fällen müssen bestehende Einrichtungen nachgerüstet werden, um die verbesserte Infrastruktur aufzunehmen (siehe Abbildung 2).
Abbildung 2: Die Auswirkungen großer GPU-Cluster auf Rechenzentren
Gartner: Generative KI wird die Transformation des Rechenzentrumsdesigns chinesischer Unternehmen vorantreibenZhang Yingling sagte: „Chinas CIO- und I&O-Führungskräfte.“ Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zusammen, um die GPU-Clustergröße und die GenAI-Leistungsanforderungen zu klären, um die Infrastrukturanforderungen für Netzwerk und Speicher zu ermitteln. Gleichzeitig müssen auch Strombedarf, Kühleffizienz, Racks, Platz usw. analysiert werden Das bestehende Rechenzentrum weist Lücken bei der Bereitstellung großer GPU-Cluster auf und wählt die am besten geeignete Lösung für die Rechenzentrumstransformation aus
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGartner: Generative KI wird die Transformation des Rechenzentrumsdesigns chinesischer Unternehmen vorantreiben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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

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

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

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

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 18. Juni stellte Samsung Semiconductor kürzlich in seinem Technologieblog sein Solid-State-Laufwerk BM1743 der nächsten Generation für Rechenzentren vor, das mit dem neuesten QLC-Flash-Speicher (v7) ausgestattet ist. ▲Samsung QLC Solid-State-Laufwerk für Rechenzentren BM1743 Laut TrendForce im April hatten im Bereich der QLC-Solid-State-Laufwerke für Rechenzentren nur Samsung und Solidigm, eine Tochtergesellschaft von SK Hynix, die Unternehmenskundenüberprüfung bestanden diese Zeit. Im Vergleich zum v5QLCV-NAND der vorherigen Generation (Hinweis auf dieser Website: Samsung v6V-NAND verfügt nicht über QLC-Produkte) hat der Samsung v7QLCV-NAND-Flash-Speicher die Anzahl der Stapelschichten fast verdoppelt und auch die Speicherdichte wurde erheblich verbessert. Gleichzeitig ist die Glätte von v7QLCV-NAND gewährleistet

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
