인공 지능의 새로운 기회를 환영합니다: Qingyun AI의 무한한 잠재력과 지속적인 발전
Feixiang Network News (Wei Deling/Text) "Han Xian은 군대를 원할수록 더 좋다"는 대중적인 암시임에 틀림없습니다. 회음 후작은 그의 군대를 이끄는 능력을 묘사하기 위해 이것을 사용했으며, 물론 Gaozu의 "훌륭한 장군들"도 마찬가지였습니다. "도 따랐다. . '다다익선'과 '훌륭한 장군'의 장점은 AI 물결 속에서 산업계에 꼭 필요한 역량이 되고 있다.
분석가들은 인공지능 시장이 10년 이상 지속될 호황을 가져올 것이라고 예측합니다. 기업정보기술 분야에서는 인공지능에 대한 투자 비중이 점점 더 높아질 것이다. 인공지능은 지난 10년보다 10~100배의 수요를 자극할 것이며, 그에 따른 컴퓨팅 파워에 대한 수요도 같은 성장을 보일 것입니다. 다양한 컴퓨팅 성능 요구 사항 뒤에 호출되는 슈퍼컴퓨팅 센터 하드웨어 리소스가 동일하지 않기 때문에 이러한 수요를 충족한다는 보장은 "다중" 선택입니다. "더 많은 선택, 더 많은 웃음"이라는 속담이 있습니다. 수익성을 달성한 국가 슈퍼컴퓨팅센터 진안센터가 좋은 예입니다
더 많은 선택, 더 많은 웃음
현재 일반적인 AI 사용 사례 요구 사항 측면에서 대학에서 수행하는 많은 기존 과학 컴퓨팅 애플리케이션에서는 기존 정부 클라우드 비즈니스, 기존 CRM을 위한 시뮬레이션, 시뮬레이션, 해류 예측, 유전자 테스트 등과 같은 작업을 완료하기 위해 HPC가 필요합니다. ERP 엔터프라이즈 디지털 애플리케이션은 CPU 리소스를 사용해야 하는 전통적인 클라우드 컴퓨팅 요구 사항입니다. 도로 인식 및 번호판 인식과 관련된 현재 널리 사용되는 스마트 시티 애플리케이션에는 GPU 기능을 사용해야 합니다. 비즈니스의 다양한 요구 사항에 따라 다양한 컴퓨팅 성능의 필요성이 결정됩니다.
불과 3년 전만 해도 지난의 국립 슈퍼컴퓨팅 센터는 이미 1000P 컴퓨팅 성능과 300PB 이상의 저장 용량을 보유하여 당시 아시아 최대 컴퓨팅 센터 중 하나가 되었다고 합니다. 이 센터에는 고성능 컴퓨팅, CPU 기반의 전통적인 클라우드 컴퓨팅, GPU 기반의 지능형 컴퓨팅이 포함됩니다. 지능형 컴퓨팅 분야에서는 국내 수요를 고려하여 일부 국산 GPU를 도입하여 다중 컴퓨팅과 이기종 컴퓨팅 기능을 모두 갖춘 슈퍼컴퓨팅 센터로 거듭나고 있습니다
“플랫폼 구축에 대한 투자로 발생하는 이익은 플랫폼의 역량에 달려 있습니다. 플랫폼의 역량이 강할수록 고객을 지원할 수 있는 비즈니스 유형이 많아질수록 서비스에 참여하는 수익 모델이 더 명확해지기 때문입니다.” 3년 전 국가 슈퍼컴퓨터 지난(Jinan) 센터의 Qingyun Technology 사장 Lin Yuan은 이기종 컴퓨팅과 다중 컴퓨팅 기능이 필요한 이유를 언론에 설명했습니다.
반대로 다양한 컴퓨팅 파워를 수용하지 않고 특정 유형의 하드웨어 컴퓨팅 파워만을 핵심으로 지원하는 슈퍼컴퓨팅 센터만 구축한다면 이후의 실제 운영에서 당황스러울 때가 많습니다. 예를 들어 국내의 한 메이저 제조사가 특정 장소에 컴퓨팅 센터를 구축한 적이 있는데, 특정 GPU만 지원하기 때문에 애플리케이션 요구사항이 오면 비호환 문제가 발생해 고객 기반이 좁아지는 경우가 있었습니다
그러나 어떻게 하면 한싱의 부대처럼 컴퓨팅 파워 1000P와 스토리지 300PB를 계획하고, 다양화와 이질성을 통합하고, 슈퍼컴퓨팅 센터에서 효율적인 운영을 달성할 수 있는지도 관리 딜레마에 빠지기보다는 많을수록 좋다는 것입니다. 필요한 문제에 직면했습니다. 지난 국가 슈퍼컴퓨팅 센터 건설에 참여한 Qingyun Technology는 전반적인 상황을 주도할 수 있는 능력을 제공합니다. 이를 위해서는 회사-AI 컴퓨팅 파워 스케줄링 플랫폼이 최근 출시한 신제품을 언급해야 합니다.
Qingyun AI, 많을수록 더 즐겁습니다
우리는 Qingyun 플랫폼의 역량과 성과를 입증하는 지난 국립 슈퍼컴퓨팅 센터에서 실제로 성공을 거두었습니다. Lin Yuan은 이 제품에 대해 매우 자신감을 갖고 있습니다. Qingyun AI 컴퓨팅 파워 스케줄링 플랫폼은 컴퓨팅 센터 운영자에게 중요한 도구이며 구축부터 운영까지 폐쇄 루프를 구축할 수 있습니다. 진안국립슈퍼컴퓨팅센터의 경우 3년 전 성공적으로 구현했을 뿐만 아니라, 센터가 좋은 운영과 수익성을 달성하는 데 도움을 주었습니다
Qingyun AI 컴퓨팅 파워 스케줄링 플랫폼은 "Han Xinbing, more the merrier"와 동일한 관리 기능을 갖추고 있으며 GPU 컴퓨팅 파워, HPC 컴퓨팅 파워, 다중 스토리지 시스템, 모델 리소스 및 데이터 리소스와 같은 다중 리소스를 균일하게 관리할 수 있습니다. 컴퓨팅 파워 플랫폼 자동화 관리를 실현합니다. 또한, 플랫폼은 다양한 산업의 요구에 따라 자원을 분배할 수 있으며, 분산된 스케줄링 및 관리 기능을 갖추고 있어 컴퓨팅 자원을 자동으로 할당 및 관리할 수 있어 작업 실행 시간을 크게 단축하고 작업 효율성을 향상시키며 고객이 집중할 수 있도록 합니다. 비즈니스 혁신 및 애플리케이션 개발
플랫폼의 관리 및 운영도 쉽습니다. 통합된 운영 및 유지 관리 플랫폼을 통해 다양한 서비스 시나리오에서 운영 서비스의 사후 운영을 실현하고, 운영 및 유지 관리를 표준화하고 효율적으로 수행하며 사용자가 개선된 목표를 달성하도록 돕습니다. 운영. Qingyun은 플랫폼 관리자에게 전국에 걸쳐 수천 개의 컴퓨팅 리소스와 스토리지를 쉽게 탐색할 수 있는 시각적 대형 화면 관리 인터페이스를 제공할 것입니다. 지난(Jinan)의 국립 슈퍼컴퓨팅 센터(National Supercomputing Center)를 예로 들면, 백엔드에는 실제로 소프트웨어 운영 및 유지 관리를 구현하고 다양한 고객 문제를 해결하기 위해 10~20명의 팀만 있으면 됩니다.
Qingyun Technology는 운영 및 유지 관리 플랫폼을 사용하여 페이지의 버튼을 클릭하기만 하면 가격 책정, 할인, 프로모션 및 기타 운영을 완료할 수 있습니다. Qingyun Technology의 제품 관리자인 Miao Hui는 전통적인 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션 양식과 같은 일상적인 프로세스와 비교할 때 Qingyun의 AI 컴퓨팅 전력 일정 관리 플랫폼은 운영 및 유지 관리 효율성 면에서 분명한 이점을 가지고 있다고 말했습니다
동시에 Qingyun AI 컴퓨팅 파워 스케줄링 플랫폼은 고객이 네트워크 전환 속도, 환경 구축, 다중 서비스 통합과 같은 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.
Qingyun은 플랫폼 운영 및 유지 관리 인력의 관리 능력을 크게 향상시키는 것 외에도 플랫폼 사용자를 위한 AI 구현의 개발 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 알고리즘 엔지니어를 위해 Qingyun에서 제공하는 개발 호스트에는 개발 환경과 IDE 환경이 내장되어 있습니다. 엔지니어는 Python 프로젝트 파일을 직접 업로드하고, 코드를 작성하고, 온라인으로 디버그 및 실행하고, 필요한 교육 클러스터를 즉시 찾을 수 있습니다. 추론이 완료된 후에는 알고리즘 튜닝도 구현할 수 있으며, 컴퓨팅 클러스터와 모델을 통해 코드를 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
또한 Qingyun은 고성능 컴퓨팅과 GPU 카드를 통합한 온라인 교육 플랫폼도 제공합니다. 전용 환경에서 Qingyun은 온라인으로 클러스터를 구축하기 위해 GPU 서버를 신청할 수 있는 옵션을 제공하며, 한 번의 클릭으로 모든 네트워크와 환경을 생성할 수 있습니다. 동시에 Qingyun은 업계에서 일반적으로 사용되는 모델과 장치를 기반으로 통합할 예정입니다
컨테이너 추론 플랫폼은 고성능 Kubernetes 클러스터의 원클릭 배포를 지원합니다. 추론 과정에서 성능 병목 현상이 발생하면 로드 밸런싱과 탄력적인 확장이 가능합니다
Qingyun은 모델 마켓을 통해 고객이 자신의 모델을 즉시 배포하고 자신의 서비스를 호출할 수 있도록 모델 창고도 제공합니다. 동시에 한 번의 클릭으로 클라우드 플랫폼을 통해 온라인으로 모델을 미세 조정하거나 얻을 수 있습니다.
일반적으로 Qingyun AI 컴퓨팅 파워 스케줄링 플랫폼은 로컬 리소스 관리와 유사한 방식으로 AI 인프라를 관리하여 컴퓨팅 파워를 신속하게 사용할 수 있도록 다양한 컴퓨팅 파워 스케줄링과 지능형 컴퓨팅 파워 스케줄링을 제공합니다
고객이 "좋은 장군"이 될 수 있는 개방형 생태계
"더 많이, 더 좋게" 기능을 갖춘 Qingyun AI 컴퓨팅 파워 스케줄링 플랫폼으로서 우리가 직면한 두 번째 질문은 사용자가 "좋은 장군"의 강점도 가질 수 있는지 여부입니다. 실제로 미래 AI 시대에는 막대한 투자로 인해 각 측면의 비용이 지난 10년보다 높아질 것이기 때문에 단일 기업이 포괄적인 커버리지를 달성하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 대형 모델에는 많은 인력, 컴퓨팅 능력, 금전 및 시간 비용이 필요할 수 있으며 CPU 및 IDC 구축에도 마찬가지입니다. 따라서 Qingyun은 역량 통합을 달성하기 위해 다양한 분야의 파트너와 협력하고 있습니다
우리는 AI 분야에 거인이 등장할 것이라는 대담한 생각을 가지고 있습니다. 하지만 우리는 이 거대 기업이 독립적인 회사가 아니라 작은 생태계여야 한다고 믿습니다. Lin Yuanlong은 개방형 생태 동맹을 통해 함께 운영되는 Qingyun AI 컴퓨팅 파워 클라우드 서비스의 포지셔닝을 소개했습니다
이 아이디어는 주로 세 가지 고려 사항을 기반으로 합니다. 첫째, 생태계는 완전한 솔루션에 대한 고객의 요구를 충족할 수 있습니다. 둘째, 각 전문 참가자는 서로의 요구 사항을 갖고 있으며 궁극적으로 같은 생각을 가진 사람들이 서로 발전할 것입니다. 장기적인 윈윈 상황.
고객 요구의 관점에서 볼 때 고객 요구에 대한 완전한 솔루션에는 컴퓨터실, 컴퓨팅 성능, 스케줄링 플랫폼, 모델, 모델 드라이버, 모델 서비스 및 실행 가능한 애플리케이션이 포함됩니다. 컴퓨팅 성능, 모델, 서비스부터 애플리케이션 시나리오까지 각 계층에는 강력한 전문성이 필요합니다.
Qingyun AI 컴퓨팅 파워 생태계는 AI 컴퓨팅 파워 인프라의 생태학적 공유, AI 컴퓨팅 파워 대형 모델의 리소스 통합, AI 데이터 리소스의 생태학적 통합을 중심으로 구축되어 기업이 실제 비즈니스 가치를 더 잘 실현할 수 있도록 지원합니다. 미디어 인터뷰에서 Lin Yuan은 이를 기술 생태학과 비즈니스 생태학으로 분류했습니다. 기술 생태학에는 GPU 및 모델 생태학이 포함되며 비즈니스 생태학에는 컴퓨팅 센터의 투자 및 건설, AI 최종 고객 등이 포함됩니다.
현재 Qingyun은 잘 알려진 주요 칩 제조업체, 모델 개발자, 클라우드 데이터 센터 제공업체 등의 다양한 수준의 협력을 포괄하여 적응, MaaS, 공동 구축에서 최종 구현에 이르기까지 생태계 통합을 실현했습니다. Qingyun AI Computing Cloud의 고객에게 그들은 '좋은 장군'의 효과를 달성하기 위해 수많은 유명 장군을 동원할 수 있는 AI 선구자와 같습니다.
Lin Yuan은 새로운 시대가 도래할 때마다 사람들은 같은 출발선에 있으며, 새로운 시대에는 새로운 협력 모드와 게임플레이가 필요할 수 있다고 말했습니다. 그는 인공지능 시대의 도래가 풍경에 새로운 변화를 가져올 수 있다고 믿습니다
'많을수록 더 즐겁다' 이후의 성공 스토리는 말할 것도 없습니다. 요즘에는 '할 수 있고, 해내고, 성공했다'는 청운 AI가 또 다른 새로운 기회로 여겨지고 있습니다. "많을수록 더 즐겁다"는 것을 보여주기 위해 "자신감을 가지고 흥미로운 다음 장이 시작됩니다.
위 내용은 인공 지능의 새로운 기회를 환영합니다: Qingyun AI의 무한한 잠재력과 지속적인 발전의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

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

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.

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