專家小組討論了AI加速發(fā)展的關(guān)鍵要素,包括硬件芯片設(shè)計、量子計算作用和技術(shù)擴展。Cerebras展示了餐盤大小的WSE超級芯片,被稱為"推理界的魚子醬"。專家們探討了從單原子量子比特到高精度計算的創(chuàng)新方法,預(yù)測量子計算將首先在研究領(lǐng)域產(chǎn)生影響。討論還涉及軟件開發(fā)、開源模型和摩爾定律的未來十年效率提升前景。
聯(lián)想集團推出專為人工智能工作負(fù)載優(yōu)化的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)產(chǎn)品組合。主打產(chǎn)品ThinkSystem SR680a V4計算設(shè)備集成近二十個處理器,推理工作負(fù)載運行速度比上一代硬件快11倍。該系統(tǒng)配備8塊英偉達Blackwell B200顯卡、6個英特爾至強6處理器,以及8個英偉達SuperNIC和BlueField-3 DPU。同時發(fā)布基于SR675服務(wù)器的兩個系統(tǒng)和四個混合AI優(yōu)勢產(chǎn)品包,涵蓋制造、酒店、安全和零售等應(yīng)用場景。
人工智能能耗問題引發(fā)關(guān)注,量子計算或成解決方案。量子硬件在某些方面更適合AI底層數(shù)學(xué)運算,但目前錯誤率仍偏高。研究人員正著手準(zhǔn)備,以便在硬件就緒時運行AI模型。本文探討了量子AI的潛力,包括量子電路在機器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用、將經(jīng)典圖像數(shù)據(jù)輸入量子處理器的方法,以及在真實量子硬件上運行AI算法的初步嘗試。
亞馬遜云服務(wù)在獲取高質(zhì)量服務(wù)器以構(gòu)建 AI 基礎(chǔ)設(shè)施方面面臨挑戰(zhàn)。公司縮短了部分服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的使用壽命,以騰出空間部署加速計算機。這些問題影響了亞馬遜近 1000 億美元的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施投資計劃。盡管如此,亞馬遜仍看好 AI 前景,認(rèn)為這是一個"一生難遇的商業(yè)機會"。