Huawei Cloud 및 Ping An: 인공 지능 컴퓨팅 성능의 고지를 만들고 데이터와 현실 통합의 새로운 장을 열다
5월 26일, 2023년 중국국제빅데이터산업박람회(이하 '빅데이터 박람회')가 구이양에서 개막했다. "데이터와 현실의 통합, 미래를 여는 컴퓨팅"이라는 주제로 컨퍼런스는 "글로벌 비전, 국가 관점, 산업 관점 및 기업 입장"이라는 개념을 고수하여 효율적인 컴퓨팅을 촉진하기 위한 세계적인 플랫폼을 구축했습니다. 데이터의 흐름과 사용을 촉진하고 실물 경제에 힘을 실어줍니다.
▲ Zhang Pingan, Huawei 전무이사 겸 Huawei Cloud CEO
개회식에서 Huawei 상무이사 겸 Huawei Cloud CEO인 Zhang Pingan은 다음과 같은 연설을 했습니다. "인공지능은 모든 산업에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 우리는 AI 대형 모델이 다양한 산업의 디지털 변혁과 지능적 업그레이드를 재편할 것이라고 믿습니다. 앞으로 우리는 구이저우에 대한 투자를 늘려 구이안 윈상툰 데이터 센터를 중국 최고의 인공 지능 컴퓨팅 센터로 구축하여 구이저우가 인공 지능 컴퓨팅 강국, AI 생태 고원, 데이터 생태 기지가 되도록 도울 것입니다.”
▶기업이 "동쪽의 디지털 데이터, 서쪽의 컴퓨팅"이라는 빠른 길로 진입할 수 있도록 새로운 데이터 센터 건설을 가속화합니다
클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, AI 등 신기술이 지속적으로 심화됨에 따라 각계각층의 디지털 전환 프로세스가 가속화되고 있으며 "디지털-실제 통합"이 심해 영역에 진입했습니다. 디지털화의 일반적인 추세에 직면하여 많은 기업은 정보화 수준을 향상하기 위해 전환 초기에 자체 데이터 센터를 구축하기로 결정했습니다. 클라우드에 비해 자체 구축 데이터 센터는 비용이 높고 에너지 소비가 높으며 효율성이 낮습니다. , 확장의 어려움이 기업 발전을 방해하는 디지털 수하물이 되었습니다.
이러한 맥락에서 클라우드 서비스는 기업의 디지털 업그레이드를 위한 불가피한 선택이 되었으며, 클라우드 기술은 위의 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
Huawei의 인사, 재무, R&D 부서를 예로 들면, 전체 비즈니스가 클라우드로 전환된 후 각 부서에서 사용하는 서버의 CPU 활용도가 크게 높아졌을 뿐만 아니라 리소스를 언제든지 사용할 수 있게 되었습니다. 효율성은 두 배로 늘었고, 안전하고 믿을 수 있었습니다. 또한 화웨이 클라우드는 컴퓨팅 성능, 기계 학습 알고리즘 등의 신기술을 클라우드에서 온디맨드 방식으로 얻을 수 있어 기업 비용을 크게 절감할 수 있다.
- 녹색에너지 절약이라는 측면에서
클라우드 데이터 센터의 장점도 매우 분명합니다. 예를 들어, Gui'an Cloud Shangtun 데이터 센터는 중국 동부와 서부의 Guizhou 허브에 있는 가장 큰 클라우드 데이터 센터입니다. 이 센터는 수십만 명의 고객의 애플리케이션과 데이터를 전달하며 Huawei 그룹 애플리케이션의 90%를 직접 환기를 통해 전달합니다. 기술, 액체 냉각 기술과 AI 에너지 효율 튜닝 및 기타 기술이 결합되어 기존 데이터 센터와 비교하여 최대 부하 운영 시 연간 10억 1천만 킬로와트시 전력을 절약하고 81만 톤 이상의 탄소 배출량을 줄일 것으로 예상됩니다. 이는 국가 이중 탄소 전략과 매우 일치합니다.
"동부 디지털 및 서부 컴퓨팅" 프로젝트가 공식적으로 시행된 이후, 대규모 클라우드 리소스를 갖춘 서부 코어 허브에서 어떻게 더 많은 비즈니스를 운영할 수 있는지가 업계 모든 부문의 공통 관심사가 되었습니다. "Eastern Digital"이 "Western Calculation", "Western Storage" 및 "Western Training"을 진정으로 실현하려면 인프라 수준에서 세 가지 주요 과제를 극복해야 합니다.
먼저, 사용자 경험에 영향을 주지 않으면서 다양한 서비스의 대기 시간 요구 사항을 충족해야 합니다.
실제 분석에 따르면 화웨이 비즈니스의 90%, 2,700개 이상의 애플리케이션 시스템, 700PB의 데이터를 화웨이 클라우드의 구이저우 및 내몽고 데이터 센터에서 실행할 수 있다고 한다. 대부분의 기업 애플리케이션 중 %는 모두 Western Cloud 코어 허브에 중앙 집중식으로 배포될 수 있습니다.
둘째, 다양한 기밀성 수준을 갖춘 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션 및 데이터의 보안 요구 사항을 충족해야 합니다.
예를 들어 Huawei Cloud는 데이터 보호를 핵심으로 삼고 고객에게 비기밀 업무, 낮은 신뢰도 수준 업무, 핵심 업무 및 핵심 일급 비밀에 해당하는 S1~S4를 포괄하는 4가지 보안 수준의 클라우드 영역 서비스를 제공합니다. 다양한 기업 비즈니스의 안전한 클라우드 요구 사항을 충족합니다.
셋째, 애플리케이션은 기본 리소스에 주의를 기울이지 않고도 전역 자동 배포 및 동적 조정을 달성할 수 있어야 합니다.
예를 들어, Huawei Cloud는 KooVerse 지역 없는 아키텍처를 제안했습니다. 이를 통해 애플리케이션이 3,000km 이내에 있는 여러 클라우드 데이터 센터에서 자동으로 실행될 수 있으므로 애플리케이션의 운영 효율성이 향상되고 리소스를 효율적으로 사용하며 배포 비용과 에너지가 크게 절감됩니다. 소비.
▶AI의 새로운 시대를 수용하고, 중국에서 새로운 데이터 생태계를 구축하고, 애플리케이션 현대화를 가속화하세요
AI 개발의 새로운 물결에 직면하여 많은 기업이 시대의 개발 기회를 포착하고 있습니다. AI는 기업의 핵심 시스템에 침투하여 더 큰 가치를 창출하기 시작했습니다. 과거 전통적인 AI 시대에는 다양한 시나리오가 다양한 소형 모델에 대응했지만, 이제 비즈니스 시나리오가 더욱 복잡해지면서 인공지능은 소형 모델에서 대형 모델로 점차 진화하는 발전 추세를 보여왔습니다.
업계 기관의 예측에 따르면, 글로벌 AI 컴퓨팅 파워는 2020년부터 2030년까지 500배 증가할 것입니다. 현재 Huawei Cloud AI는 다양한 산업 분야에서 1,000개 이상의 프로젝트를 구현했으며 이미 2021년에 CV 컴퓨터 비전 모델, NLP 자연어 처리 모델, 과학 컴퓨팅 모델 등을 포함하는 Pangu 기본 모델을 출시하여 더욱 가속화하고 있습니다. AI와 산업의 긴밀한 통합.
SaaS 소프트웨어 서비스 측면에서
선진국 시장에서 SaaS는 현대 기업이 제공하는 디지털 서비스의 주요 형태가 되었습니다. SaaS 산업의 발전 공간은 오랫동안 입증되었으며 중국의 SaaS 시장은 앞으로도 더욱 높은 성장률을 유지할 것으로 예상됩니다. 향후 몇 년 안에 30% 이상 증가할 것입니다. 비즈니스와 데이터가 클라우드로 이동한 후 SaaS 생태계는 미래 디지털화를 위한 새로운 블루오션으로 간주됩니다. 분명히 중국 SaaS 개발의 황금 10년은 이제 막 시작되었습니다.
지난 3년 동안 화웨이는 소프트웨어 개발, 하드웨어 개발, 기타 R&D 생산 라인에 관한 78개의 소프트웨어 및 하드웨어 개발 도구의 교체 및 SaaS를 완료하여 SaaS 서비스에 대한 기업의 요구 사항을 완벽하게 충족하는 동시에 AI, 데이터 거버넌스도 제공했습니다. , 디지털 콘텐츠 협업 개발 및 주문형 오케스트레이션을 통해 애플리케이션 개발자, AI 과학자 및 데이터 엔지니어의 작업 효율성이 크게 향상되어 최신 애플리케이션을 더 빠르게 구축하고 다양한 산업을 촉진하여 클라우드화 및 디지털화를 가속화할 수 있습니다.
현재 디지털화는 글로벌 기술 혁명과 산업 변혁의 초점입니다. 기회를 포착하고 혁신과 발전의 정점을 포착하는 것이 특히 중요합니다. 연설 말미에서 Zhang Pingan은 디지털화가 글로벌 기술 혁명과 산업 변혁의 초점이라고 말했습니다. "클라우드가 어디에나 있고, 지능이 어디에나 있으며, 지능적인 세계를 위한 클라우드 기반을 공동으로 구축"은 Huawei Cloud의 비전이자 사명입니다. Huawei Cloud는 "모든 것이 서비스입니다"를 실천하고 클라우드를 통해 전 세계 고객, 파트너 및 개발자에게 최첨단 기술을 지속적으로 제공하여 다양한 산업 분야의 고객이 비즈니스에서 성공할 수 있도록 지원할 것입니다.
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Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
