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
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。
詳細については @HUAWEICloud をフォローしてください
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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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。

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。

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

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
