UAE와 사우디아라비아, 인공 지능 개발을 촉진하기 위해 Nvidia 칩 구매 가속화
베이징 시간 8월 15일 이른 아침 뉴스에서는 사우디아라비아와 아랍에미리트가 모두 수천 개의 고성능 Nvidia 칩을 서둘러 구매하여 글로벌 인공지능 군비 경쟁에 동참하고 있으며 실리콘에서 가장 인기 있는 상품이 되고 있다고 보도되었습니다. 밸리는 공급이 더욱 부족합니다.
두 걸프 국가 모두 경제 발전을 촉진하는 수단으로 인공 지능 분야의 리더가 되겠다는 야망을 공개했습니다. 그러나 양국의 권위주의 지도자들이 이 기술을 오용할 수 있다는 우려도 있다.
이 문제에 정통한 사람들에 따르면 사우디아라비아는 King Abdullah University of Science and Technology를 통해 3,000개의 NVIDIA H100 칩을 구입했습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 4만 달러에 판매되는 이 칩은 "생성 인공 지능(Generative AI)을 위해 특별히 설계된 세계 최초의 컴퓨터 칩"이라고 말했습니다. Falcon
UAE는 자체 컴퓨팅 능력과 컴퓨팅 재능을 소유 및 통제하고 자체 플랫폼을 갖기로 결정했습니다. 아부다비 상황에 정통한 사람들은 핵심은 충분한 자본과 에너지를 보유하고 있으며 전 세계 최고의 인재를 유치할 수 있다는 것이라고 말합니다. 이 문제에 정통한 소식통은 UAE가 자체 컴퓨팅 능력과 인재를 소유 및 통제하고 자체 플랫폼을 구축하기로 결정했다고 말했습니다. 그들은 이번 결정의 핵심은 UAE가 충분한 자본과 풍부한 에너지 자원은 물론 세계 최고의 인재를 유치할 수 있는 능력을 갖추고 있다는 점이라고 지적했습니다.
이 두 걸프 주에서는 국영 그룹을 통해 대량의 Nvidia 칩을 구입했습니다.OpenAI 및 Google과 같은 미국 기업은 현재 가장 발전된 대형 언어 모델을 보유하고 있으며 NVIDIA H100 및 A100 칩의 주요 구매자이기도 합니다. NVIDIA 및 파운드리 파트너 TSMC에 가까운 여러 사람에 따르면 Nvidia는 2023년에 전 세계적으로 약 550,000개의 H100 칩을 출하할 것으로 추정했습니다. 그러나 Nvidia는 이에 대해 논평을 거부했습니다.
이 문제에 정통한 사람들에 따르면 King Abdullah University of Science and Technology는 2023년 말까지 이 칩 중 3,000개를 얻을 것으로 예상되며, 총 가치는 약 1억 2천만 달러에 달합니다
추정에 따르면 OpenAI는 고급 GPT-3 모델을 성공적으로 훈련하는 데 한 달 이상이 걸렸으며 1024개의 A100 칩이 소요되었습니다. A100은 Nvidia의 이전 세대 칩이며 H100만큼 성능이 좋지 않습니다
이 문제에 대해 잘 아는 사람들에 따르면
이 사우디아라비아 대학도 최소 200개의 A100 칩을 보유하고 있으며 Shaheen III이라는 슈퍼컴퓨터를 개발 중이며 이를 탑재할 예정입니다. 올해 가동. 이 기계는 최첨단 인공 지능 애플리케이션용으로 설계된 칩 유형인 Nvidia Grace Hoppers 슈퍼칩 700개로 구동됩니다. 이 문제에 정통한 사람들에 따르면 King Abdullah University of Science and Technology는 이 칩을 사용하여 자체 대규모 언어 모델을 개발할 계획입니다. 이 소프트웨어는 OpenAI의 GPT-4와 유사하며 인간과 유사한 텍스트, 이미지, 코드를 생성할 수 있습니다UAE는 2017년 최초로 인공지능 부서를 설립한 국가가 되었으며 국가의 구현을 위해 "생성 인공 지능에 대한 지침"을 발표했습니다. 기술 및 인공 지능 분야의 글로벌 개척자로서의 입지를 강화하고 규제 프레임워크를 통해 인공 지능의 오용을 제한하려는 정부의 계획
UAE의 팔콘 모델은 현재 온라인에서 무료로 제공됩니다. 이 모델은 384개의 A100 칩을 사용했으며 훈련하는 데 2개월이 걸렸습니다. 최고의 인공 지능 및 대규모 언어 모델 전문가는 다음과 같이 말했습니다. "사용하는 리소스를 고려할 때 이 모델은 정말 인상적입니다. 오픈 소스에서 최고의 모델 중 하나였습니다. 마크 안드레센 같은 벤처캐피탈리스트들은 감동받았습니다. 아랍에미리트의 한 국부 투자자는 Andreessen이 팀과 연락을 취했다고 말했습니다. 그러나 안드레센의 대변인은 이 문제에 정통한 소식통에 따르면 UAE 정부는 대규모 언어 모델과 관련된 애플리케이션 및 클라우드 서비스를 준비하기 위해 새로운 엔비디아 칩을 구입했으며 인권 전문가들은 소프트웨어에 대해 우려하고 있다고 말했습니다. 민주주의 및 기술 센터 유럽 사무소 소장인 Evonne McGowan은 다음과 같이 말했습니다. 작년에 에너지 가격이 급등한 후 석유달러는 사우디아라비아와 아랍에미리트 경제에 예상치 못한 이익을 가져왔습니다. 두 나라 모두 세계에서 가장 크고 가장 활발한 국채 투자 자금을 보유하고 있습니다 신원을 밝히지 말 것을 요청한 유럽 인공 지능 회사의 CEO 두 명에 따르면, 걸프 국가와 연계된 자금은 최근 서구 인공 지능 스타트업과 접촉하여 컴퓨팅 자원을 교환하여 인수하기를 희망하고 있습니다. 코드 및 대규모 언어 모델에 대한 전문 지식"우리의 인재 장점을 최대한 활용하기 위해 높은 가격과 데이터 리소스 요구 사항을 적용했습니다"
OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 올해 6월 아부다비를 방문했을 때 인공지능에 대한 국가의 중요성을 높이 평가하고 그 선견지명을 높이 평가했습니다. 그는 아부다비 금융 지구에서 열린 Q&A 행사에서 걸프 지역이 인공 지능과 그 규제에 관한 전 세계적인 대화에서 중심 역할을 할 수 있다고 말했습니다.
아부다비는 인공 지능이 아직 널리 퍼지지 않았던 시기에 인공 지능에 대해 논의하기 시작했습니다. 이 기술. 그는 “지금은 모두가 인공지능의 물결 속에 있고 우리는 그것에 대해 매우 기대하고 있다”고 말했다. 그러나 모두가 인공지능은 불가능하다고 생각하던 시기에 어떤 사람들은 이 기술에 대해 이야기했고, 나는 깊이 감사한다. ”
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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.

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.

오픈 LLM 커뮤니티는 백개의 꽃이 피어 경쟁하는 시대입니다. Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 등을 보실 수 있습니다. 훌륭한 연기자. 그러나 GPT-4-Turbo로 대표되는 독점 대형 모델과 비교하면 개방형 모델은 여전히 많은 분야에서 상당한 격차를 보이고 있습니다. 일반 모델 외에도 프로그래밍 및 수학을 위한 DeepSeek-Coder-V2, 시각 언어 작업을 위한 InternVL과 같이 핵심 영역을 전문으로 하는 일부 개방형 모델이 개발되었습니다.

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

소형 모델의 등장. 지난달 Meta는 현재까지 Meta의 가장 큰 모델인 405B 모델과 각각 700억 개의 매개변수와 80억 개의 매개변수를 가진 두 개의 작은 모델을 포함하는 Llama3.1 모델 시리즈를 출시했습니다. Llama3.1은 오픈 소스의 새로운 시대를 여는 것으로 간주됩니다. 그러나 차세대 모델은 성능이 강력하더라도 배포 시 여전히 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 업계에서는 다양한 언어 작업에서 충분한 성능을 발휘하고 배포 비용이 매우 저렴한 소규모 언어 모델(SLM)을 개발하는 또 다른 추세가 나타났습니다. 최근 NVIDIA 연구에 따르면 지식 증류와 결합된 구조화된 가중치 가지치기가 처음에는 더 큰 모델에서 더 작은 언어 모델을 점차적으로 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 튜링상 수상자, 메타치프 A

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

8월 20일 이 사이트의 뉴스에 따르면, 지난 7월 여러 소식통에 따르면 Nvidia RTX4070 이상 그래픽 카드는 GDDR6X 비디오 메모리 부족으로 8월에 공급이 부족할 것이라고 합니다. 이후 RTX4070 그래픽 카드의 GDDR6 메모리 버전 출시에 대한 추측이 인터넷에 퍼졌습니다. 이전에 이 사이트에서 보도한 바와 같이 Nvidia는 오늘 "Black Myth: Wukong" 및 "Star Wars: Outlaws"용 GameReady 드라이버를 출시했습니다. 동시에 보도 자료에서는 GeForce RTX4070의 GDDR6 비디오 메모리 버전 출시도 언급했습니다. 엔비디아는 신형 RTX4070의 비디오 메모리 이외의 사양은 변함없이(물론 4,799위안의 가격도 계속 유지할 예정), 게임과 애플리케이션에서 오리지널 버전과 비슷한 성능을 제공할 것이라고 밝혔으며, 관련 제품도 출시될 예정이다. ~에서
