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全体目標
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深セン: 2025 年までに、一般的なコンピューティング能力は 14EFLOPS、インテリジェント コンピューティング能力は 25EFLOPS、スーパーコンピューティング能力は 2EFLOPS に達します。

Dec 06, 2023 am 08:57 AM
コンピューティング能力

深セン市工業情報化局は本日、「深セン市コンピューティングインフラの高品質発展行動計画(2024-2025)」を発表しました。このニュースは12月5日にこのサイトから入手したものです。

全体目標

2025年までに、都市は基本的に、超高速のパイオニア都市建設のニーズに適合する規模と容積、およびコンピューティング能力、運搬能力、貯蔵能力、およびデジタル経済に沿ったアプリケーションの強化 高品質な開発に適応し、グリーン、低炭素、独立した制御性のレベルが大幅に向上した高度なコンピューティング電源インフラストラクチャを配置し、一般的でインテリジェントなシステムの調整された開発による多様なコンピューティング電源システムを構築します。 、スーパーコンピューティングとエッジ コンピューティング、そして 「多様な供給」、強力なコンピューティング エンパワーメント、ユビキタス接続、および安全な統合を作成します。」 は、中国のコンピューティングおよびネットワーク都市のベンチマークです。 ###############一般的なレイアウト。

高度なコンピューティング能力インフラストラクチャを構築し、ネットワーク接続施設の最適化を継続し、2025 年までに市のデータセンターのラックサイズは標準ラック 500,000 に達し、コンピューティング能力とコンピューティング効率のレベルが大幅に向上します。
  • テクノロジー システム

  • 基本的には、多様でユビキタスなコンピューティング能力、安全で信頼性の高いストレージ容量、輸送能力の高品質な相互接続、コンピューティング、ストレージ、輸送の協調構築を備えたコンピューティングパワーインフラストラクチャテクノロジーシステムを形成しました。 2025 年までに、一般的なコンピューティング能力は 14EFLOPS (FP32)、インテリジェント コンピューティング能力は 25EFLOPS (FP16)、スーパーコンピューティング能力は 2EFLOPS (FP64) に達すると予想されます。総ストレージ容量は90EBに達します。高度なストレージ容量が 30% 以上を占め、主要産業のコア データと重要データの災害復旧カバー率は 100% に達します。市内のデータセンター間の遅延は 1 ミリ秒以下、韶関市の全国ハブ ノードまでの遅延は 3 ミリ秒以下、貴安の全国ハブ ノードまでの遅延は 10 ミリ秒以下です。

    グリーンで安全。

    グリーンで安全な開発の強化 2025 年までに、市内の新しいデータセンターの電力利用効率 (PUE) は 1.25 未満に低下し、グリーンおよび低炭素レベルは 4A 以上に達します。 「古くて小規模な」データセンターのアップグレードと変革を開始します。ネットワーク、データ、コンピューティング施設のセキュリティ管理と能力構築を強化し、完全なセキュリティ システムを構築します。

工業情報化省は以前、中国のコンピューティング産業の規模は2018年で2兆6000億元に達すると発表した。 2022年までに累計出荷台数は汎用サーバー2,091万台、AIサーバー82万台を超え、コンピューティング技術における国内有効発明特許件数は全産業中第1位となっている。

深圳:到 2025 年使通用算力达到 14EFLOPS,智能算力达 25EFLOPS,超算算力达 2EFLOPS中国情報通信技術院が発表した「中国計算力発展指数白書(2023年)」によると、我が国の計算力の多様化発展は引き続き進んでいる。世界の計算能力は2025年までに3ZFlops(当サイト注:ZFlopsとは1秒間に10兆回の浮動小数点演算を意味する)を超え、2030年までに20ZFlopsを超えると予想されている。
工業情報化部のチーフエンジニアであるZhao Zhiguo氏は、ヘテロジニアスコンピューティング、インテリジェントコンピューティング、量子コンピューティングなどに代表される高度なコンピューティングは質的変化の重要な段階に進化しており、コンピューティングは重要な段階にあると述べた。産業は強い活力と計り知れない可能性を示しています。

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電子コンピュータは 1940 年代に誕生し、コンピュータの出現から 10 年以内に人類史上初の AI アプリケーションが登場しました。 AI モデルは 70 年以上にわたって開発されており、現在では詩を作成するだけでなく、テキストのプロンプトに基づいて画像を生成し、人間が未知のタンパク質構造を発見するのにも役立ちます。短期間だった理由は? 「OurWorld in Data」の長い写真では、AI モデルをスケールとしてトレーニングするために使用されるコンピューティング能力の変化を通じて AI 開発の歴史をたどっています。高解像度の大きな画像:https://www.visualcapitalist.com/wp-content/

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2023年、チャットボット分野に残るのは「OpenAIのChatGPT」と「その他」の2陣営だけになりそうだ。 ChatGPT は強力ですが、OpenAI がそれをオープンソース化することはほぼ不可能です。 「その他」陣営のパフォーマンスは低かったが、しばらく前に Meta によってオープンソース化された LLaMA など、多くの人々がオープンソースに取り組んでいます。 LLaMAとは、70億から650億のパラメータを持つ一連のモデルの総称で、その中でも130億パラメータのLLaMAモデルは、「ほとんどのベンチマークで」1750億パラメータのGPT-3を上回る性能を発揮するという。ただし、このモデルは命令チューニング(命令チューニング)を行っていないため、生成効果は比較的小さいです。

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7月12日の本ウェブサイトのニュースによると、中国情報通信技術研究院(以下「CAICT」)の公式ニュースによると、同国初のコンピューティングパワー相互接続パブリックプラットフォームが7月11日にリリースされた。このプラットフォームでは、全国のコンピューティング リソースを特定、登録、テストすることができ、全国のコンピューティング リソースおよび関連するコンピューティング パワー スケジューリング サービスを照会し、あらゆる階層に真の確実なコンピューティング パワー サポートを提供し、コンピューティングの推進を加速することができます。電力の相互接続。 7月11日、中国情報通信技術院はコンピューティングパワー相互接続のための公共サービスプラットフォームをリリースし、業界と共同でコンピューティングパワーインターネットに関する合意形成に向けた活動を開始した。計算力相互接続公共サービス プラットフォームは、計算力の識別管理、計算力インターネット ビジネスの調査、計算力の統一市場、政策、および計算力の管理を含む、国家の計算力の相互接続と計算力のインターネット システムを促進および管理する包括的なサービス プラットフォームです。

深セン: 2025 年までに、一般的なコンピューティング能力は 14EFLOPS、インテリジェント コンピューティング能力は 25EFLOPS、スーパーコンピューティング能力は 2EFLOPS に達します。 深セン: 2025 年までに、一般的なコンピューティング能力は 14EFLOPS、インテリジェント コンピューティング能力は 25EFLOPS、スーパーコンピューティング能力は 2EFLOPS に達します。 Dec 06, 2023 am 08:57 AM

深セン市工業情報化局は本日、「深センコンピューティングインフラの高品質発展行動計画(2024~2025年)」を発表した。このニュースは、12月5日に当サイトが取得した全体目標に基づいている。基本的に形成されている 空間レイアウトは科学的で合理的であり、規模と容積は急速な先駆的都市建設のニーズに適合し、コンピューティング能力、収容力、ストレージ容量、およびアプリケーションの強化はデジタル経済の質の高い発展と両立する。グリーン、低炭素、独立制御性のレベルは顕著である。高度なコンピューティング電源インフラストラクチャのレイアウトを改善し、汎用コンピューティング、インテリジェントコンピューティング、スーパーコンピューティング、エッジコンピューティングの協調開発による多様なコンピューティング電源供給システムを構築し、「」を備えた中国のコンピューティングネットワーク都市を構築する。多様な供給、強力なコンピューティングの強化、ユビキタス接続、安全な統合」ベンチマーク。全体的なレイアウト。高度なコンピューティング能力インフラストラクチャを構築し、継続的に最適化する

データクローズドループ研究: 自動運転の開発はテクノロジー主導からデータ主導へ移行 データクローズドループ研究: 自動運転の開発はテクノロジー主導からデータ主導へ移行 Apr 11, 2023 pm 09:22 PM

Zuosi Auto R&Dは「2022年中国自動運転データクローズドループ調査報告書」を発表した。 1. 自動運転の開発はテクノロジー主導型からデータ主導型に徐々に移行しており、現在、自動運転センサー ソリューションとコンピューティング プラットフォームはますます均質化しており、サプライヤー間の技術格差はますます縮小しています。過去 2 年間で自動運転技術は急速に進歩し、量産も加速しました。 Zuosiデータセンターによると、2021年には国内のL2運転支援乗用車の累計台数は479万台に達し、前年比58.0%増加する見込みだ。 2022年1月から6月にかけて、中国の新車乗用車市場におけるL2運転支援の普及率は32.4%に上昇した。自動運転の場合、データは研究開発、テスト、量産、運用、メンテナンスのライフサイクル全体を循環します。スマートコネクテッドカーセンサーの数が急速に増加しているため、

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近年、言語モデル (LM) は自然言語処理 (NLP) 研究においてより注目を集めており、実践においてますます影響力を増しています。一般に、モデルのサイズを大きくすると、さまざまな NLP タスクのパフォーマンスが向上することが示されています。ただし、モデルをスケールアップするという課題も明らかです。新しい大規模なモデルをトレーニングするには、大量のコンピューティング リソースが必要です。さらに、新しいモデルは最初からトレーニングされることが多く、以前のモデルのトレーニング重みを利用できません。この問題に関して、Google の研究者は、追加のコンピューティング リソースを大量に消費することなく、既存の言語モデルのパフォーマンスを大幅に向上させる 2 つの補完的な方法を検討しました。まずは「0.1のスケーリング則を超越する」

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