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Serviço de Notícias da China, Pequim, 7 de novembro (Qiu Muzi) Em 2023, o surto da inteligência artificial gerada trouxe oportunidades industriais históricas e está gradualmente transformando e remodelando em vários campos, como social, economia e cultura.

Em uma entrevista ao chinanews.com, Peng Zhen, presidente da Inspur Information, disse que por trás do desenvolvimento da IA ​​em expansão, o poder de computação, especialmente o poder de computação da IA, se tornou o principal mecanismo da evolução de grandes modelos.No entanto, existem grandes diferenças na fonte de alimentação de fornecimento da era do grande modelo e na fonte de alimentação de computação na era da computação em nuvem.Atualmente, o desenvolvimento de grandes modelos entrou na era de 10.000 cartões. blaze apostas double

Como resolver as dificuldades acima?Peng Zhen acredita que é necessário melhorar o fornecimento de poder de computação com infraestrutura de energia de computação, promover o poder de computação e orientar a melhor prática de compor o sistema de energia com a computação de engenharia de energia, melhorar a eficiência de energia da computação, usar ferramentas de treinamento de modelos, reduzir o treinamento do modelo Com o treinamento do modelo, redução do treinamento do modelo, o limiar é promover a inovação da pilha completa dos cálculos intelectuais. Modelo de produtividade e construa um bom ambiente de desenvolvimento para a indústria de inteligência artificial.

Por um lado, é necessário perceber a infraestrutura do poder de computação e aliviar a situação "incapaz de pagar".Peng Zhen disse que o consumo de enormes recursos de potência de computação em grandes modelos aumentou acentuadamente seu limite de entrada.Além de reduzir os custos de financiamento corporativo por meio de orientações políticas e subsídios políticos, também devemos desenvolver vigorosamente o Centro de Cálculo Intelectual que é bem conhecido. valor da infraestrutura pública.Os usuários podem optar por construir clusters de potência de computação ou usar serviços de energia de computação fornecidos por centros de computação intelectual para concluir o desenvolvimento de grandes modelos. blaze apostas double

Na sua opinião, ao desenvolver vigorosamente nova infraestrutura no Centro de Cálculo Intelectual, o desenvolvimento das indústrias modelo da China e Americana mostrou caminhos de desenvolvimento completamente diferentes.Nos Estados Unidos, a privatização do poder de computação determina que a tecnologia da tecnologia da grande indústria modelo só pode ser dominada nas mãos de algumas empresas, e a infraestrutura de fonte de alimentação de computação vigorosamente da China fornece um solo fértil para a inovação e desenvolvimento de Modelos grandes.

Por outro lado, a busca da computação de engenharia de eficiência de energia, resolvendo o problema de "não pode ser construído" para o grande sistema de potência de computação de modelos.Peng Zhen disse sem rodeios que, mesmo que o problema de calcular a fonte de alimentação, o desenvolvimento do modelo geral ainda seja uma engenharia de sistema extremamente complexa, assim como o ajuste do carro F1.O desempenho do carro F1 é muito alto, mas como ajustar esse carro de corrida não apenas pode executar o círculo mais rápido do jogo, mas também garantir que o jogo seja muito alto.

Peng Zhen acredita que o grande modelo não deve ser uma "computação violenta" simples e rude. aspectos.Incluindo como resolver a alta eficiência do poder de computação, resolver como o sistema de potência de computação mantém escalabilidade linear e o problema de treinamento de longo prazo e estável do sistema de energia de computação.

"Portanto, a causa raiz da resolução do grande modelo" não pode ser construída, a raiz é melhorar a eficiência do poder de computação. No entanto, os atuais projetos de código aberto da indústria estão concentrados principalmente no nível de software e algoritmo, como estrutura, dados , redes neurais e até modelos. blaze apostas double

Além disso, é necessário resolver o problema de "não bom" por meio de ferramentas de treinamento de modelos.Peng Zhen disse que resolver o problema de "não é bom", é necessário garantir o treinamento muito tempo, eficiente e estável de um grande treinamento de modelos.Por exemplo, a falha do grande processo de treinamento de modelos, o grande treinamento de modelos será interrompido e deve ser carregado no ponto de verificação mais recente para continuar o treinamento.Aumentar a sustentabilidade do sistema de energia de computação requer não apenas o design de mais mecanismos, mas também depender de um grande número de suporte automatizado e inteligente da ferramenta de modelo. blaze apostas double

Como resultado, Peng Zhen apontou ainda que o método das ferramentas de treinamento de modelos pode efetivamente reduzir os recursos consumidos no processo de renovação atrial, o que significa grande redução dos custos de treinamento e aumentar a taxa de sucesso das tarefas de treinamento. Inovação de grandes modelos.(sobre)