AI系统比人“强”的几个方面

AI在复杂的策略游戏中展示出了超越人类的能力:围棋与国际象棋:AlphaGo和其后的AlphaZero等AI系统已经击败了世界顶尖围棋选手,并且可以通过自我对弈学习新的策略和技巧,达到极高的水平。电子游戏AI:在电子游戏中,AI已经能够通过深度学习优化其对战策略,表现出比人类玩家更强的战术执行能力,尤其是在策略类游戏中。七...

黄仁勋与孙正义共话:AI基础设施对于推动全球转型至关重要

利用NVIDIABlackwell平台,软银的DGXSuperPOD将提供强大的计算能力来推动自主AI计划,包括专为日本设计的大型语言模型(LLM)。“在你们的支持下,我们正在日本创建最大的人工智能数据中心。”孙正义说道。GMOInternetGroup正在推出其GMOGPUCloud,这将是日本首个本地云服务,配备全栈NVIDIAH200TensorC...

AI Phone:先是芯片,再是模型,最后才是手机厂商

NVIDIA最新的H100GPU、华为昇腾AscendNPU、谷歌TPU等专门为AI训练设计的芯片,拥有超强的计算能力、超大显存和极高的带宽,能够处理海量数据,特别适合训练类似GPT等大语言模型。在推理阶段,AI芯片需要在功耗、成本和实时性等方面进行优化,以满足不同应用场景的需求。云端推理通常对性能和吞吐量要求较高...

微软近百亿美元租用CoreWeave服务器,AI服务迎来新机遇

AI技术的创新需要庞大的数据支撑和强大的计算能力,租用CoreWeave的服务器显然将极大提高微软在AI研发上的资源配置效率。这一切,意味着微软可能在未来释放出更多具有实际应用价值的AI产品,进一步推动AI领域的技术革命。虽然微软此举在短期内增加了成本,但从长远来看,这种投资将有助于巩固其在全球云计算和AI市场的领导地...

WAIC2024|蚂蚁集团副总裁韦韬:数据决定AI能力上限,AI加速数据密态...

“数据决定AI能力的上限,当前大模型最缺的是数据,尤其是专业领域的高质量数据。”韦韬提出行业将从通算、智算走向密算,即数据以密态形式流通,保障其在存储、计算、运维、研发全链路的安全可控。此次蚂蚁集团发布的“隐语Cloud”大模型密算平台就是通过软硬件结合的可信隐私计算技术,在大模型托管和大模型推理等环节...

AI重塑软件行业,已奏效!

目前来看，过去几十年由CPU主导的计算体系正在加速向GPU主导的AI计算体系转移(www.e993.com)2024年11月18日。未来，几乎所有的软硬件都会具备推理能力，它们的计算内核将变成以GPUAI算力为主、CPU传统计算为辅的计算模式。公开数据显示，在新增算力市场上，超过50％的新需求由AI驱动产生，AI算力需求已经占据主流地位，而这一趋势还在持续扩大。与此...

AI大模型架构与产业链浅析(一)

计算能力层:AI大模型的计算能力层需要更强大的算力支持,因为大模型通常参数众多,计算密集。这可能包括高性能的GPU/FPGA、云计算资源以及专门的神经网络芯片。而AI计算能力层则提供了运行AI所需的基本算力。三、基于AI大模型架构的行业现状浅析从前文的AI大模型架构,我们可以明确AI大模型产业链的组成部分,并浅要分析...

黄仁勋:未来10年里我们会把深度学习的计算能力提升100万倍,将超级...

黄仁勋:未来10年里我们会把深度学习的计算能力提升100万倍,将超级AI变成现实黄仁勋在SIEPRkeynote会议上曾对计算机以及超级AI前景表示,在未来的10年里,我们将深度学习的计算能力再提高100万倍。在未来,我们将有持续学习,我们可以决定是否将那个持续学习的结果部署到世界上的应用中,但计算机将观察视频和新文本,并从...

黄仁勋:五年内AI能通过任意测试,十年内芯片计算能力提高100万倍

AI（人工智能）芯片龙头英伟达CEO黄仁勋认为，通用人工智能（AGI）最快将在五年内到来。当地时间3月1日，黄仁勋在参加2024年斯坦福经济政策研究所峰会时表示，AGI最快将在五年内到来，以及计算的能力将继续提升，在未来十年中提高100万倍。在会上，被问到“创造出能像人类一样思考的计算机需要多久”时，黄仁勋表示，...

AI对计算能力需求增长,分布式处理为企业提供替代方案

近年来,人工智能(AI)在各行各业迅速发展,导致对大量计算能力的需求激增。全球云计算市场预计将以15%的年复合增长率从2023年的6264亿美元增长到2028年的1.266万亿美元。与此同时,像英伟达(Nvidia)等芯片制造商正在应对成本上升和潜在的生产瓶颈。该行业将不得不寻找创新解决方案来满足这种需求。