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Yu Xiaohui de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications : la puissance de calcul de mon pays se classe au deuxième rang mondial et un « marché national unifié des services de puissance de calcul » devrait être établi en temps voulu
Yu Xiaohui de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications : la puissance de calcul de mon pays se classe au deuxième rang mondial et un « marché national unifié des services de puissance de calcul » devrait être établi en temps voulu
Selon les informations de ce site Web du 6 mars, Yu Xiaohui, membre du Comité national de la Conférence consultative politique du peuple chinois et président de l'Académie chinoise des technologies de l'information et de la communication, a déclaré dans une interview avec un journaliste de Le Global Times du 5 mars a déclaré qu'à l'ère de l'économie numérique, en particulier avec le développement en plein essor de l'intelligence artificielle, la puissance de calcul est devenue une ressource stratégique en pénurie à l'échelle mondiale. Actuellement, la puissance de calcul totale de la Chine se classe au deuxième rang mondial.
Cependant, Yu Xiaohui a également déclaré qu'en raison d'un ancrage précis insuffisant et des différences dans les dotations et les demandes régionales en matière de ressources en puissance de calcul, les ressources en puissance de calcul de la Chine sont limitées et ne peuvent pas être utilisées efficacement. Il existe un besoin urgent d'explorer et de s'établir progressivement. un "service national de puissance de calcul" Unifier le grand marché ", permettant à la puissance de calcul de libérer pleinement son rôle de nouvelle force productive de la Chine.
Ce site a remarqué que les départements nationaux concernés ont déjà commencé à préparer les dossiers pertinents. En décembre de l'année dernière, la Commission nationale du développement et de la réforme, l'Administration nationale des données, l'Administration du cyberespace de Chine, le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information et l'Administration nationale de l'énergie ont publié conjointement les « Avis de mise en œuvre sur la mise en œuvre approfondie du » Eastern Data and Western Calculation « Projet visant à accélérer la construction d'un réseau national intégré de puissance informatique » (ci-après dénommés « Avis de mise en œuvre »).
Les « Avis de mise en œuvre » se concentrent sur la configuration intégrée de la puissance de calcul générale, de la puissance de calcul intelligente et de la super puissance de calcul, la coordination intégrée de la puissance de calcul à l'Est, au Moyen et à l'Ouest, l'application intégrée de la puissance de calcul, des données et algorithmes et l'intégration intégrée de la puissance de calcul et de l'énergie verte À partir de cinq plans globaux, y compris l'intégration du développement de la puissance de calcul et de l'assurance de la sécurité, nous promouvrons la construction d'un réseau national intégré de puissance de calcul, en réseau et réparti, de manière inclusive. et facile à utiliser, et est écologique et sûr.
Les « Avis de mise en œuvre » proposent que d'ici la fin de 2025, le système complet d'infrastructure de puissance de calcul soit initialement formé. D'ici là, tous les types de nouvelle puissance de calcul dans la zone des nœuds centraux nationaux représenteront plus de 60 % de la nouvelle puissance de calcul du pays, et le taux d'utilisation des ressources de puissance de calcul des nœuds centraux nationaux dépassera considérablement la latence moyenne nationale de 1 ms en milieu urbain ; Un réseau de puissance de calcul, un réseau de puissance de calcul régional avec une latence de 5 ms et un réseau de puissance de calcul de nœuds centraux transnationaux avec une latence de 20 ms ont été initialement mis en œuvre dans la zone de démonstration.
Les « Avis de mise en œuvre » mentionnent également qu'un mécanisme de collaboration bidirectionnelle pour la puissance de calcul et l'électricité a été initialement formé, et que l'électricité verte représente plus de 80 % des centres de données nouvellement construits dans les nœuds centraux nationaux ; Les différents types de puissance de calcul pour les utilisateurs ont été considérablement améliorés et les coûts de transmission du réseau entre les nœuds centraux nationaux ont été considérablement réduits. Les technologies de base clés du réseau de puissance de calcul sont fondamentalement sûres et fiables. Un modèle de développement de haute qualité du réseau de puissance de calcul caractérisé par la mise en réseau, l'inclusion et l'environnement a progressivement pris forme.
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La technologie de l'IA explose de façon exponentielle : la puissance de calcul a été multipliée par 680 millions en 70 ans, en 3 étapes historiques
Sep 25, 2023 pm 06:45 PM
Les ordinateurs électroniques sont nés dans les années 1940 et, dix ans après leur apparition, la première application de l’IA dans l’histoire de l’humanité est apparue. Les modèles d'IA sont développés depuis plus de 70 ans et peuvent désormais non seulement créer de la poésie, mais également générer des images basées sur des invites textuelles, et même aider les humains à découvrir des structures protéiques inconnues. La technologie de l'IA a connu une croissance exponentielle en si peu de temps. Cela est dû à quelle raison ? Une longue image de « OurWorld in Data » retrace l'histoire du développement de l'IA à travers les changements dans la puissance de calcul utilisée pour former les modèles d'IA en tant que balances. Grande image haute définition : https://www.visualcapitalist.com/wp-content/
Entraîner une version chinoise de ChatGPT n'est pas si difficile : vous pouvez le faire avec l'open source Alpaca-LoRA+RTX 4090 sans A100
Apr 16, 2023 pm 11:43 PM
En 2023, il ne semble y avoir plus que deux camps dans le domaine des chatbots : « ChatGPT d'OpenAI » et « Autres ». ChatGPT est puissant, mais il est presque impossible pour OpenAI de l'ouvrir en source. L'« autre » camp a obtenu de mauvais résultats, mais de nombreuses personnes travaillent sur l'open source, comme LLaMA, qui a été open source par Meta il y a quelque temps. LLaMA est le nom général d'une série de modèles avec des paramètres allant de 7 milliards à 65 milliards. Parmi eux, le modèle LLaMA à 13 milliards de paramètres peut surpasser GPT-3 avec 175 milliards de paramètres « sur la plupart des benchmarks ». Cependant, ce modèle n'a pas subi de réglage des instructions (instructtuning), donc l'effet de génération est relativement faible.
La première plate-forme publique d'interconnexion de puissance de calcul en Chine est lancée, qui peut interroger les ressources nationales de puissance de calcul et les services de planification.
Jul 16, 2024 am 10:55 AM
Ce site a rapporté le 12 juillet que, selon les informations officielles de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications (« CAICT »), la première plate-forme publique d'interconnexion de puissance de calcul du pays a été lancée le 11 juillet. La plate-forme identifiera, enregistrera et testera les ressources informatiques à travers le pays. Grâce à la plate-forme, vous pourrez interroger les ressources informatiques et les services de planification de puissance de calcul associés dans tout le pays, fournir un support de puissance de calcul réel et crédible pour tous les horizons et accélérer la promotion de l'informatique. interconnexion électrique. Le 11 juillet, l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications a publié une plate-forme de service public pour l'interconnexion de la puissance de calcul et a lancé conjointement une action visant à créer un consensus sur l'Internet de puissance de calcul avec l'industrie. La plate-forme de service public d'interconnexion de puissance de calcul est une plate-forme de services complète qui promeut et gère l'interconnexion nationale de puissance de calcul et le système Internet de puissance de calcul, y compris la gestion de l'identification de la puissance de calcul, les enquêtes commerciales sur Internet de puissance de calcul, le marché unifié de la puissance de calcul, les politiques et
Shenzhen : D'ici 2025, la puissance de calcul générale atteindra 14EFLOPS, la puissance de calcul intelligente atteindra 25EFLOPS et la puissance de supercalcul atteindra 2EFLOPS.
Dec 06, 2023 am 08:57 AM
Le Bureau municipal de l'industrie et des technologies de l'information de Shenzhen a publié aujourd'hui le « Plan d'action pour le développement de l'infrastructure informatique de Shenzhen de haute qualité (2024-2025) ». Cette nouvelle est basée sur l'objectif global obtenu par ce site le 5 décembre. a essentiellement formé La disposition spatiale est scientifique et raisonnable, l'échelle et le volume correspondent aux besoins de la construction rapide de villes pionnières, la puissance de calcul, la capacité de charge, la capacité de stockage et l'autonomisation des applications sont compatibles avec le développement de haute qualité de l'économie numérique, et le niveau de contrôlabilité verte, à faible émission de carbone et indépendante est remarquable Améliorer la configuration de l'infrastructure de puissance de calcul avancée, construire un système d'alimentation en énergie de calcul diversifié avec le développement coordonné de l'informatique générale, intelligente, de supercalcul et de pointe, et créer une ville de réseau informatique chinoise avec " offre diversifiée, forte autonomisation informatique, connexion omniprésente et intégration sécurisée" Benchmark. Disposition générale. Construisez une infrastructure de puissance de calcul avancée et optimisez-la en permanence
Recherche sur les données en boucle fermée : le développement de la conduite autonome passe d'une conduite technologique à une conduite axée sur les données
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Zuosi Auto R&D a publié le « Rapport de recherche en boucle fermée sur les données de conduite autonome en Chine 2022 ». 1. Le développement de la conduite autonome passe progressivement d'un développement axé sur la technologie à un développement axé sur les données. Aujourd'hui, les solutions de capteurs et les plates-formes informatiques de conduite autonome sont devenues de plus en plus homogènes et l'écart technologique entre les fournisseurs se réduit de plus en plus. Au cours des deux dernières années, les itérations technologiques de conduite autonome ont progressé rapidement et la production de masse s’est accélérée. Selon le centre de données Zuosi, en 2021, le nombre cumulé de véhicules de tourisme nationaux à conduite assistée L2 atteindra 4,79 millions, soit une augmentation d'une année sur l'autre de 58,0 %. De janvier à juin 2022, le taux de pénétration de la conduite assistée L2 en Chine sur le marché des voitures particulières neuves a grimpé à 32,4 %. Pour la conduite autonome, les données parcourent tout le cycle de vie : recherche et développement, tests, production de masse, exploitation et maintenance. Avec l’augmentation rapide du nombre de capteurs de voitures intelligentes connectées
Yu Xiaohui de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications : la puissance de calcul de mon pays se classe au deuxième rang mondial et un « marché national unifié des services de puissance de calcul » devrait être établi en temps voulu
Mar 06, 2024 pm 10:34 PM
Ce site a rapporté le 6 mars que Yu Xiaohui, membre du Comité national de la Conférence consultative politique du peuple chinois et président de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications, a déclaré dans une interview avec un journaliste du Global Times le 5 mars : À l’ère de l’économie numérique, en particulier avec le développement fulgurant de l’intelligence artificielle, la puissance de calcul est devenue une ressource stratégique rare à l’échelle mondiale. Actuellement, la puissance de calcul totale de la Chine se classe au deuxième rang mondial. Cependant, Yu Xiaohui a également déclaré qu'en raison d'un ancrage précis insuffisant et des différences dans les dotations et demandes régionales en ressources de puissance de calcul, la situation contradictoire de la Chine, caractérisée par un approvisionnement limité en ressources de puissance de calcul et une incapacité à les utiliser efficacement, existe en même temps. Il est urgent d'explorer. et établir progressivement un « marché national unifié des services de puissance de calcul », permettant à la puissance de calcul de libérer pleinement son rôle de nouvelle force productive de la Chine. Ce site a remarqué que les départements nationaux concernés ont déjà commencé à préparer les questions pertinentes. En décembre de l'année dernière, la Commission nationale du développement et de la réforme et le National Data
Déployez Elasticsearch basé sur le stockage en mémoire : plus de 100 millions de données, recherche en texte intégral, réponse de 100 ms
Jun 07, 2024 am 11:11 AM
1. Montez le répertoire de stockage de mémoire sur l'hôte. Créez un répertoire pour le montage mkdir/mnt/memory_storage. Montez le système de fichiers tmpfs mount-ttmpfs-osize=800Gtmpfs/mnt/memory_storage. , lors de l’utilisation d’un stockage de 100 Go, il occupera 100 Go de mémoire. Il y a 2T de mémoire sur le nœud hôte et 800G de mémoire sont alloués ici pour stocker les données Elasticsearch. Créez le répertoire mkdir/mnt/memory_storage/elasticsearch-data-es-jfs-prod-es-defaul à l'avance
Avec une puissance de calcul limitée, comment améliorer les performances du modèle de langage ? Google a une nouvelle idée
Apr 13, 2023 pm 02:01 PM
Ces dernières années, les modèles linguistiques (LM) sont devenus plus importants dans la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP) et de plus en plus influents dans la pratique. En général, il a été démontré que l’augmentation de la taille d’un modèle améliore les performances dans une gamme de tâches de PNL. Cependant, le défi de la mise à l’échelle du modèle est également évident : la formation de nouveaux modèles plus grands nécessite beaucoup de ressources informatiques. De plus, les nouveaux modèles sont souvent entraînés à partir de zéro et ne peuvent pas utiliser les poids d'entraînement des modèles précédents. Concernant ce problème, les chercheurs de Google ont exploré deux méthodes complémentaires pour améliorer significativement les performances des modèles de langage existants sans consommer beaucoup de ressources informatiques supplémentaires. Tout d'abord, dans « Transcender les lois d'échelle avec 0,1
