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▶新しいデータセンターの建設を加速し、企業が「東西デジタル化」の高速レーンへの参入を支援します
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ファーウェイクラウドと平安:人工知能コンピューティングパワーの高地を築き、データと現実の統合における新たな章を開く

May 28, 2023 pm 02:52 PM
AI コンピューティング能力 デジタルとリアルの融合

5月26日、2023年中国国際ビッグデータ産業博覧会(以下、「ビッグデータ博覧会」)が貴陽市で開幕した。 「データと現実の統合、未来を拓くコンピューティング」をテーマとしたこのカンファレンスは、「世界的ビジョン、国家的視点、産業的視点、企業姿勢」のコンセプトを堅持し、効率的なデータと現実の融合を促進するための世界規模のプラットフォームを構築します。データの流れと利用を促進し、実体経済に力を与えます。

ファーウェイクラウドと平安:人工知能コンピューティングパワーの高地を築き、データと現実の統合における新たな章を開く ▲ファーウェイマネージングディレクター、ファーウェイクラウドCEO、張平安氏

開会式では、ファーウェイのマネージング・ディレクター兼ファーウェイ・クラウドのCEOである張平安氏がスピーチを行い、「人工知能はあらゆる業界に大きな影響を与えている。私たちは、AIの大型モデルがデジタル変革とインテリジェントなアップグレードを再構築すると信じている」と語った。将来的には、貴州への投資を増やして貴安雲上屯データセンターを中国有数の人工知能コンピューティングセンターに構築し、貴州が人工知能コンピューティングパワーハイランド、AIエコロジーハイランド、データエコロジー基地となるよう支援します。 ."

▶新しいデータセンターの建設を加速し、企業が「東西デジタル化」の高速レーンへの参入を支援します

クラウド コンピューティング、ビッグ データ、AI などの新興テクノロジーの継続的な深化に伴い、あらゆる分野でのデジタル トランスフォーメーション プロセスが加速しており、「デジタルとリアルの統合」は深層ゾーンに入っています。デジタル化の一般的な傾向に直面して、多くの企業は、情報化レベルを向上させるために、変革の初期段階で独自のデータセンターを構築することを選択しています。クラウドと比較して、自社構築のデータセンターは、高コスト、高エネルギー消費、低コストです。これらは、企業の発展を妨げるデジタルのお荷物となっています。

これに関連して、クラウド サービスは企業のデジタル アップグレードにとって避けられない選択肢となっており、クラウド テクノロジーは上記の問題を効果的に解決できます

ファーウェイの人事、財務、研究開発部門を例に挙げると、ビジネス全体がクラウドに移行した後、各部門が使用するサーバーの CPU 使用率が大幅に増加しました。リソースがいつでも利用できるだけでなく、効率は2倍になり、安全で信頼できるものになりました。さらに、Huawei Cloud はテクノロジーをサービスとして提供しており、コンピューティング能力や機械学習アルゴリズムなどの新しいテクノロジーをクラウド上でオンデマンドで取得できるため、企業のコストを大幅に節約できます。

  • グリーンエネルギー節約の観点から

クラウド データセンターの利点も非常に明白です。たとえば、貴安クラウド上屯データセンターは、中国の東西のハブである貴州省にある最大のクラウドデータセンターであり、数十万の顧客のアプリケーションとデータを伝送し、ファーウェイグループのアプリケーションの90%も伝送しています。 AI エネルギー効率チューニングやその他のテクノロジーと組み合わせた液体冷却技術により、従来のデータセンターと比較して、フル負荷で運用すると、10 億 1,000 万キロワット時の電力を節約し、毎年 81 万トン以上の二酸化炭素排出量を削減できると見込まれています。これは国家の二酸化炭素戦略と非常に一致しています。

「Eastern Digital and Western Computing」プロジェクトが正式に実装されて以来、大規模なクラウド リソースを備えた西部のコア ハブでより多くの企業が稼働できるようにする方法が、業界のすべてのセクターにとって共通の関心事であるホットなトピックとなっています。 「Eastern Digital」が「西洋のコンピューティング」、「西洋のストレージ」、「西洋のトレーニング」を真に実現するには、インフラストラクチャ レベルで 3 つの重要な課題を克服する必要があります。

まず、ユーザー エクスペリエンスに影響を与えることなく、さまざまなサービスの遅延要件に一致させる必要があります。

たとえば、実際の分析によると、ファーウェイのビジネスの90%、2,700を超えるアプリケーションシステム、および700PBのデータは、ファーウェイクラウドの貴州および内モンゴルのデータセンターで実行できます。これを参考にすると、次のように言えます。ほとんどの企業の 90% では、すべてのアプリケーションを Western Cloud のコア ハブに一元的にデプロイできます。

第 2 に、さまざまな機密レベルのさまざまなエンタープライズ アプリケーションやデータのセキュリティ要件を満たす必要があります。

たとえば、Huawei Cloudはデータ保護を中核としており、非機密サービス、機密性の低いサービス、主要サービス、およびコアトップに対応するS1からS4をカバーする4つのセキュリティレベルのクラウドゾーンサービスを顧客に提供します。シークレット サービス。企業のさまざまなビジネスのセキュリティ クラウド ニーズを完全に満たします。

3 番目に、アプリケーションは、基礎となるリソースに注意を払うことなく、グローバルな自動展開と動的な調整を実現できる必要があります。

たとえば、Huawei Cloud は、KooVerse リージョンレス アーキテクチャを提案しています。これにより、アプリケーションが 3,000 キロメートル以内の複数のクラウド データセンターで自動的に実行できるようになり、アプリケーションの運用効率が向上し、リソースが効率的に使用され、展開コストが大幅に削減されます。 . コストとエネルギー消費。

▶AI の新時代を受け入れ、中国で新し​​いデータ エコシステムを構築し、アプリケーションの最新化を加速する

AI開発の新たな波に直面し、多くの企業が時代の開発機会を捉えており、AIは企業の基幹システムに浸透し、より大きな価値を生み出し始めています。従来の AI 時代には、さまざまなシナリオがさまざまな小規模モデルに対応していましたが、現在、ビジネス シナリオがより複雑になるにつれて、人工知能は小規模モデルから大規模モデルへと徐々に進化する開発傾向を示しています。

業界機関の予測によると、世界の AI コンピューティング能力は 2020 年から 2030 年にかけて 500 倍に増加します。現在、ファーウェイクラウドAIはさまざまな業界で1,000のプロジェクトを実装しており、すでに2021年にPangu基本モデルをリリースしています。これにはCVコンピュータビジョンモデル、NLP自然言語処理モデル、科学計算モデルなどが含まれており、ディープインテグレーションをさらに加速しています。 AIと産業の関係。

SaaS ソフトウェア サービスについて

先進国の市場を見ると、SaaS は現代企業が提供するデジタル サービスの主流となっています。SaaS 産業の開発スペースは長い間実証されてきました。中国の SaaS 市場は今後も高い成長が見込まれています。今後数年間でその割合は 30% 以上になるでしょう。ビジネスとデータがクラウドに移行された後、SaaS エコシステムは将来のデジタル化のための新たなブルー オーシャンと考えられており、明らかに、中国の SaaS 開発の黄金の 10 年は始まったばかりです。

過去3年間で、ファーウェイはソフトウェア開発、ハードウェア開発、その他の研究開発生産ラインを中心とした78のソフトウェアおよびハードウェア開発ツールの置き換えとSaaS化を完了し、SaaSサービスに対する企業のニーズを完全に満たすとともに、AI、データ ガバナンス、デジタル コンテンツの共同開発とオンデマンド配置により、アプリケーション開発者、AI サイエンティスト、データ エンジニアの作業効率が大幅に向上し、それによって最新のアプリケーションのより迅速な構築が可能になり、さまざまな業界でのクラウド化とデジタル化の加速が促進されました。

現在、デジタル化は世界的な技術革命と産業変革の焦点となっており、その機会を捉えてイノベーションと発展の高みを掴むことが特に重要です。張平安氏は講演の最後に、デジタル化は世界的な技術革命と産業変革の焦点であると述べた。 「クラウドをどこにでも存在させ、インテリジェンスをどこにでも存在させ、インテリジェントな世界のためのクラウド基盤を共同で構築する」が、ファーウェイクラウドのビジョンと使命です。ファーウェイクラウドは「すべてはサービスである」を実践し、今後もクラウドを通じて世界中の顧客、パートナー、開発者に最先端のテクノロジーを提供し、さまざまな業界の顧客のビジネスの成功を支援していきます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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