Rumah > Peranti teknologi > AI > teks badan

Senarai Program Rakan Inovasi Industri Kecerdasan Buatan Am Beijing telah diumumkan, dan Teknologi JD telah dipilih sebagai 'Rakan Kongsi Kuasa Pengkomputeran'

王林
Lepaskan: 2023-07-21 18:45:45
ke hadapan
1125 orang telah melayarinya

Pada 2 Julai, di Forum Sidang Kemuncak Kecerdasan Buatan Persidangan Ekonomi Digital Global 2023, kumpulan kedua Program Perkongsian Inovasi Industri Kecerdasan Buatan Umum Beijing (selepas ini dirujuk sebagai "Program Rakan Kongsi") telah diumumkan. dengan kepelbagaian dan kos efektif Produk dan keupayaan operasi seperti sumber pengkomputeran, sumber storan, sumber pengkomputeran am dan platform pembangunan AI telah menjadi kumpulan kedua "rakan kongsi pengkomputeran" dalam program perkongsian

.

Senarai Program Rakan Inovasi Industri Kecerdasan Buatan Am Beijing telah diumumkan, dan Teknologi JD telah dipilih sebagai Rakan Kongsi Kuasa Pengkomputeran

Program rakan kongsi dimulakan secara bersama oleh Biro Ekonomi dan Teknologi Maklumat Perbandaran Beijing, Suruhanjaya Sains dan Teknologi Perbandaran Beijing, Jawatankuasa Pengurusan Zhongguancun, dan Suruhanjaya Pembangunan dan Pembaharuan Perbandaran Beijing Ia merekrut lima jenis rakan kongsi melalui pelbagai saluran: rakan kongsi kuasa pengkomputeran, rakan kongsi data, rakan model, rakan kongsi aplikasi dan rakan kongsi pelaburan , bertujuan untuk membina platform kerjasama terbuka untuk model besar kecerdasan buatan, mewujudkan mekanisme kerjasama kolaboratif, dan melalui pengoptimuman berterusan susun atur rantaian industri, meningkatkan dengan ketara. -kuasa pengkomputeran yang berkualiti dan keupayaan sokongan bekalan data berkualiti tinggi, dan memupuk sekumpulan orang yang menggunakan teknologi model besar untuk mencapai pertumbuhan perusahaan Penanda Aras.

Difahamkan bahawa industri telah bertindak balas secara aktif kepada permintaan untuk kumpulan kedua "Program Perkongsian" dan mengambil bahagian secara meluas. Sehingga 30 Jun, sejumlah 416 syarikat R&D dan aplikasi model berskala besar dari dalam dan luar Beijing telah memohon untuk menetap. Menurut demonstrasi meluas oleh pakar dari kalangan akademia, industri dan pelaburan, dan digabungkan dengan penilaian mekanisme pasaran, sejumlah 63 syarikat telah berjaya dipilih. Rakan kongsi terdiri seperti berikut: 10 rakan kongsi pengkomputeran, 10 rakan kongsi data, 10 rakan kongsi model, 24 rakan kongsi aplikasi dan 9 rakan kongsi pelaburan. Selain itu, 30 pemerhati model telah dinilai.

Pada masa ini, teknologi kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar sedang berkembang pesat, dan latihan model besar mengemukakan keperluan yang lebih tinggi untuk kuasa pengkomputeran. JD Cloud percaya bahawa perkhidmatan kuasa pengkomputeran kecerdasan buatan harus mempunyai pembahagian kerja, dan alat cekap yang berbeza harus digunakan untuk melakukan perkara yang berbeza Sumber infrastruktur heterogen yang lebih cekap harus digunakan sebanyak mungkin untuk menyokong keperluan kuasa pengkomputeran yang berbeza.

JD Technology telah mula menubuhkan pusat pengkomputeran super pertama di dunia di Chongqing awal tahun 2021, terutamanya menjalankan penyelidikan saintifik dan penerokaan dalam bidang seperti kecerdasan buatan dan pengkomputeran kuantum. Menghadapi permintaan yang semakin meningkat untuk kuasa pengkomputeran, rangkaian pengkomputeran dan storan JD Technology menyokong sepenuhnya RDMA berprestasi tinggi, yang boleh menyediakan kluster pengkomputeran berprestasi tinggi, lebar jalur tinggi dan kependaman rendah untuk latihan model besar, pemanduan autonomi, pengkomputeran saintifik, dsb. .

Selain itu, hos awan yang disokong GPU JD Technology dan pelayan logam kosong dilengkapi dengan kad rangkaian dwi 25G dan kad rangkaian pintar Jingang yang dibangunkan sendiri, yang mengurangkan kerugian virtualisasi kepada sifar, meningkatkan prestasi pengkomputeran, penyimpanan dan rangkaian serta membantu perusahaan dalam persekitaran berbilang awan hibrid, membina dengan cepat keupayaan pengkomputeran berprestasi tinggi yang stabil dan selamat, dan meningkatkan kecekapan latihan model besar secara menyeluruh.

Penjadualan gugusan kuasa pengkomputeran yang fleksibel ialah asas asas untuk latihan model besar. Sistem pengendalian berbilang awan hibrid Yunjian yang dibangunkan sendiri oleh Teknologi Jingdong, berdasarkan sokongan asalnya untuk keupayaan pengumpulan kuasa pengkomputeran CPU berbilang awan hibrid, telah meningkatkan lagi penjadualan yang diperlukan untuk aplikasi AI dengan menyasarkan keupayaan pengumpulan kuasa pengkomputeran pan yang diperlukan untuk latihan model besar. Keupayaan pengurusan, termasuk pengurusan kad, pengurusan nod, pengurusan penjadualan sumber heterogen, dll., menyediakan penyelesaian pengumpulan kuasa pengkomputeran sehenti untuk pelbagai aplikasi AI termasuk latihan model besar, dengan itu meningkatkan penggunaan sumber secara menyeluruh.

Sebagai kumpulan kedua "rakan kongsi kuasa pengkomputeran" program perkongsian, JD.com akan menggunakan kluster kuasa pengkomputeran terkemuka dunia untuk membantu lelaran R&D model besar dan aplikasi demonstrasi, dan membantu Beijing mempercepatkan penciptaan sumber teknologi kecerdasan buatan inovasi dan tanah tinggi pembangunan perindustrian, dan membentuk peringkat awal Corak pembangunan industri kecerdasan buatan umum dengan elemen lengkap, teknologi terkemuka dan ekologi lengkap yang boleh menyokong pembangunan ekonomi digital berkualiti tinggi dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Senarai Program Rakan Inovasi Industri Kecerdasan Buatan Am Beijing telah diumumkan, dan Teknologi JD telah dipilih sebagai 'Rakan Kongsi Kuasa Pengkomputeran'. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:sohu.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan