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Le moment « d'émergence » de l'intelligence artificielle : comment les centres de données résolvent-ils les problèmes ?
Le moment « d'émergence » de l'intelligence artificielle : comment les centres de données résolvent-ils les problèmes ?
Lorsque des centaines de grands modèles d'IA destinés aux industries apparaissent, le centre de données hébergeant les grands modèles évolue tranquillement. Les grands modèles nécessitent une grande puissance de calcul. D'une part, les centres de données fourniront diverses capacités informatiques complètes comme base de puissance de calcul pour la transformation numérique afin de répondre aux besoins intelligents de différentes industries, d'autre part, les centres de données continuent d'améliorer l'efficacité énergétique ; ce qui nécessite une meilleure architecture informatique et une consommation d'énergie plus faible génèrent une plus grande puissance de calcul, ce qui non seulement permet d'atteindre une économie verte et à faible émission de carbone, mais permet également la transformation intelligente d'autres industries et favorise la réduction des émissions de carbone de l'ensemble de la société.
Les données du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information montrent qu'en 2022, l'échelle totale des racks de centres de données utilisés dans mon pays dépassera 5,9 millions de racks standard, l'échelle des serveurs sera d'environ 20 millions d'unités et la croissance annuelle moyenne le taux de capacité de stockage du centre de données dépassera 50 %. Dans le même temps, dans le contexte d’une demande explosive de données et de puissance de calcul dans l’ensemble de la société, la consommation électrique des centres de données a inévitablement augmenté rapidement. Alors, face au double test de « puissance de calcul » et de « réduction de la consommation », comment les futurs centres de données continueront-ils à s'optimiser, à croître régulièrement et à améliorer progressivement leur efficacité énergétique ? À quoi ressemblera le data center du futur ?
Récemment, Huawei a publié le rapport « Data Center 2030 », qui fournit une orientation de référence pour la transformation et la mise à niveau des futurs centres de données.
L'innovation émerge et la nouvelle direction de développement s'articule autour de « cinq effets d'amélioration »
De nos jours, les centres de données sont presque étroitement liés à la vie quotidienne. Des termes familiers tels que l'IA, le cloud computing, les villes intelligentes et le métaverse sont tous indissociables du support des centres de données. Dans le même temps, des tendances telles que les économies d’énergie, la durabilité et la sécurité se renforcent progressivement. Les grandes entreprises augmentent leurs investissements et construisent des centres de données pour répondre à la demande croissante de puissance de calcul.
Il est prévisible qu'avec la croissance rapide de l'économie mondiale, le développement et la construction de centres de données continueront de se dérouler dans une période de développement rapide. Associé au fort soutien des industries émergentes dans divers endroits, cela a apporté de grands avantages. le développement de l’industrie des centres de données.
Le contenu doit être réécrit en chinois sans changer le sens original. Ce qu'il faut réécrire, c'est : mais avec un développement rapide, choisir la direction et le chemin est devenu une sorte de capacité et de sagesse. Les besoins en énergie de calcul et les contraintes de ressources sont les principaux défis du développement futur des centres de données, et l'innovation doit être centrée sur l'amélioration de l'efficacité
"Data Center 2030" part des cinq scénarios futurs affectant les centres de données et souligne que le développement des centres de données à l'avenir présentera un certain nombre de tendances importantes. Le rapport prédit que la puissance de calcul se développera rapidement, ainsi que sa puissance et son échelle. l'efficacité deviendra la priorité du pays et des entreprises ; dans le même temps, sous l'impulsion de l'IA, une révolution panoramique se produira dans les centres de données, passant d'une consommation d'énergie élevée à un développement écologique. Les centres de données collaboratifs en flux continu seront également popularisés, créant ainsi un centre de données écologique, à faible émission de carbone et de pointe en matière d'efficacité informatique.
On peut constater que le développement des futurs centres de données est un processus exigeant et en évolution rapide. Si nous voulons imaginer le futur centre de données, débloquer l'économie numérique, un marché doté d'une immense imagination, et promouvoir la forte croissance des entreprises à l'ère de l'économie des données, nous avons besoin de nouvelles idées pour résoudre « les multiples équations d'ordre supérieur ». du centre de données actuel.
Afin de faire face aux avancées de la recherche scientifique et aux demandes de ressources en puissance de calcul, les centres de données dans la nouvelle situation doivent de toute urgence procéder à des innovations technologiques et à des changements de modèles. Le rapport « Data Center 2030 » souligne que les futurs centres de données doivent améliorer leurs performances sur cinq aspects : « l'efficacité énergétique, l'efficacité informatique, l'efficacité opérationnelle, l'efficacité numérique et l'efficacité humaine » pour faire face à l'alimentation en énergie informatique et à la consommation d'énergie causées par par de grands modèles d'intelligence artificielle Challenge
Optimiser l'efficacité énergétique pour construire un centre de données vert sans carbone ; améliorer l'efficacité informatique pour obtenir une fourniture efficace de la puissance informatique du centre de données ; améliorer l'efficacité opérationnelle pour créer un réseau de centres de données hyper-convergé pour maximiser la valeur des données ; améliorer l'efficacité humaine, pour réaliser des centres de données automatisés. On peut dire que l'amélioration des « cinq effets » indique une direction importante pour l'innovation technologique dans les futurs centres de données
C'est la perspective holistique qui définit pour la première fois les caractéristiques techniques des futurs datacenters
Avec le développement du cloud computing et de l'intelligence artificielle en Chine, l'échelle des applications de centres de données à très grande échelle continue d'augmenter et le concept de construction des centres de données a également changé. Le changement le plus typique est la construction de centres de données. est plus étroitement intégré aux équipements informatiques. En tant qu'infrastructure, le centre de données subira également des changements descendants en conséquence. Pour réaliser le lien entre les applications et la technologie d'un point de vue commercial, le centre de données doit prendre en compte le refroidissement, l'alimentation électrique, la surveillance, l'exploitation et la maintenance dans leur ensemble. intégration verticale
Le développement technologique futur des centres de données sera réalisé grâce à l'innovation au niveau du système, ce qui signifie que la prochaine génération de centres de données doit briser la tradition et améliorer considérablement l'efficacité du centre de données grâce à une collaboration logicielle et matérielle
Concrètement, quelles sont les principales caractéristiques des futurs datacenters ? Quels sont les indicateurs d’évaluation des nouveaux datacenters ? Le rapport « Data Center 2030 » estime que les nouveaux centres de données du futur auront six caractéristiques techniques majeures : une ubiquité diversifiée, des renseignements de sécurité, des économies d'énergie sans carbone, des ressources flexibles, une interconnexion peer-to-peer et le système Moore.
Diversité et ubiquité : Dans le futur, les centres de données évolueront vers la polarisation des clusters ultra-larges et des bords ultra-légers. Dans le même temps, face à de nouveaux scénarios, une variété de centres de données innovants apparaîtront également, tels que les centres de données spatiaux, les centres de données sous-marins, etc.
Intelligence de sécurité : Les futurs nouveaux centres de données doivent présenter les caractéristiques d'une haute sécurité, d'une haute fiabilité et d'une haute intelligence. L'IA et les données permettent l'ensemble du cycle de vie de la planification, de la construction et de l'exploitation des centres de données, et favorisent le développement des centres de données dans le sens d'une efficacité élevée, d'économies d'énergie et d'intelligence.
Économie d'énergie zéro carbone : La proportion d'énergie propre telle que l'énergie éolienne et l'énergie solaire dans la structure énergétique des centres de données augmente. Dans le même temps, la technologie de stockage d'énergie est devenue un moyen important de réduire les coûts énergétiques des centres de données grâce à la technologie « d'écrêtement des pics et de remplissage des vallées » ;
Ressources flexibles : L'architecture cloud deviendra l'une des « configurations standards » de la future infrastructure de centre de données. L'architecture de centre de données cloud de nouvelle génération suivra les principes de « pool complet », de « soft computing » et de « pan-collaboration ». La direction continue d'évoluer.
Interconnexion peer-to-peer : Afin d'améliorer l'efficacité du traitement des données, l'informatique du futur brisera le goulot d'étranglement de l'architecture von Neumann. Les modules de calcul, de stockage et de communication seront interconnectés peer-to-peer via un bus unifié. À l’avenir, les nouveaux centres de données auront des caractéristiques d’hyperconvergence, de hautes performances et optiques endogènes.
Système Moore : La loi de Moore, qui domine le développement des circuits intégrés à semi-conducteurs, se heurte à une double limite physique et économique, et il existe un besoin urgent d'adopter de nouvelles technologies pour promouvoir le développement vigoureux et continu de la future industrie de l'information.
Six caractéristiques techniques des nouveaux datacenters
De plus, afin de correspondre au centre de données multiforme, le rapport propose également pour la première fois dans l'industrie les « 6 nouvelles » architectures de référence du nouveau centre de données, y compris la nouvelle couche d'infrastructure, la nouvelle base de calcul Il existe six niveaux : couche, nouvelle couche de services collaboratifs et nouvelle couche de gestion intelligente, afin d'indiquer aussi clairement que possible l'orientation et les éléments de la construction du nouveau centre de données. .
Nouvelle architecture de référence du data center « 6 nouvelles »
Le rapport « Data Center 2030 » nous permet de voir de nouvelles idées pour les futurs centres de données, qui peuvent résoudre cette « équation multiple d'ordre supérieur ». Cependant, pour obtenir la « bonne réponse » dans le processus de calcul complexe, il faut non seulement les bonnes idées de résolution de problèmes, mais également la coopération de puissants « résolveurs de problèmes » pour promouvoir conjointement l'innovation et le progrès de l'industrie.
Collaborer pour résoudre les problèmes et diriger la mise à niveau de l'industrie des centres de données
De nos jours, les centres de données rassemblent l'innovation technologique et sont également chargés de protéger l'économie nationale et les moyens de subsistance de la population, ainsi que d'assumer des responsabilités sociales pratiques. Par conséquent, le futur marché des centres de données a besoin de « résolveurs de problèmes » plus expérimentés pour y participer.
En tant que leader de l'industrie mondiale des centres de données, Huawei a commencé à se préparer à « résoudre les problèmes » avec tous les secteurs de l'industrie afin de relever les défis des centres de données. Le rapport « Data Center 2030 » fournit non seulement des indicateurs de référence pour la construction de nouveaux centres de données, mais détaille également l'orientation pratique de l'innovation technologique future des centres de données.
Huawei est prêt à travailler avec l'ensemble de la chaîne industrielle pour résoudre les problèmes des nouveaux centres de données et diriger l'innovation et le développement de la future industrie des centres de données.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Samsung présente le SSD de qualité centre de données BM1743 : équipé de v7 QLC V-NAND et prend en charge PCIe 5.0
Jun 18, 2024 pm 04:15 PM
Selon des informations publiées sur ce site Web le 18 juin, Samsung Semiconductor a récemment présenté sur son blog technologique son disque SSD de nouvelle génération de qualité centre de données BM1743, équipé de sa dernière mémoire flash QLC (v7). ▲Disque SSD de qualité centre de données Samsung QLC BM1743 Selon TrendForce en avril, dans le domaine des disques SSD de qualité centre de données QLC, seuls Samsung et Solidigm, une filiale de SK Hynix, avaient réussi la vérification du client d'entreprise à ce temps. Par rapport à la génération précédente v5QLCV-NAND (remarque sur ce site : Samsung v6V-NAND n'a pas de produits QLC), la mémoire flash Samsung v7QLCV-NAND a presque doublé le nombre de couches d'empilement et la densité de stockage a également été considérablement améliorée. Dans le même temps, la fluidité de v7QLCV-NAND
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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