今天,云光宣布该公司和德国元已经签署了AI《人工智能操作合作框架协议 》 。 德国元将购买AI培训和推理分类服务,总能力约为4,000 PFLOPS,预计在未来三年中将贡献16亿美元。
为今后业绩奠定基础
作为国内领先的人工智能公司,云欣一直积极建设计算基地,为外部世界提供计算操作服务。 今年3月,云欣宣布了基于算法芯片平台的“1+3”商业布局,建立了三大业务线 — — AI方案、AI操作和AI产品。
将大型示范研发经验纳入计算业务服务
在过去一年中,云电正式推出了自己的100亿级模型,即 " 云天书 ", " 云天书 " 系列模型有三级通用大型模型、全行业模型和全情景模型,云电以算法芯片平台为基础,通过高质量的高质量高质量数据预培训产生通用大型模型;在通用大型模型的基础上引入高质量工业数据,并制作大型工业模型;在全行业模型的基础上,通过分门别类的地貌数据开发大型微型模型; " 云天书 " 在C-Eval、CMMLU等权威测试中多次提供,并通过中央网络信函正式提供。
在大型模型开发过程中,公司积累了一系列技术平台和相应的工具,用于对称整合、算术调整、升级模型培训效率,包括智能再生集束管理平台、AI大型模型开发服务平台等,这些平台和工具可以提供数据管理、数据标签、模型传播、模型评估等功能模块。 通过将这些技术嵌入AI算术服务,它们可以帮助客户提升模型培训和算术效率,帮助更多企业以较低成本培训大型模型。
扩大自我研究芯片的新视野。
自年初以来,大型模型已经完全进入了应用着陆阶段,对推理的需求不断增加。 根据国际数据中心的数据,中国数据中心预计到2026年将承担62.2%的推理负荷。
云也继续研究在大型模型进入成熟的商业化阶段时进行推理的必要性,并在推理算术领域进行战略性部署。
去年年底,该公司自我研究神经网络处理机NNNP400T的DeepEdge 10正式发布,该机可广泛用于AioT边缘视频、移动机器人等领域,目前正在智能运输、清洁机器人等领域应用。 此外,基于创新D2D芯片结构的推理卡已与大型国内和国际来源模型相匹配,如SAM CV、Llama2和Tung Yiqiang, 并可以对下行模型进行大规模计算。
随着模型的使用和用户数量的增加,对推理的需求将迅速增加,因此当大型模型进入成熟商业化阶段时,需求就会爆发。 公司已经建立了超不对称高性能的计算集群,将自我研究推理卡与高性能培训算法结合起来,为客户提供高效的计算服务,同时为自我研究开辟舞台,创造生态环境,并在大型模型进入成熟商业化阶段时预先解决推理需要。
此外,该公司继续投资于自我研究模型的开发和优化,预计会保持对AI培训和外推同位素的高度需求,这一合作框架协定涉及今后采购高性能同位素,必要时,这可能与公司开发大型模型所需的算术基础相辅相成,支持公司继续推进大型模型技术。
今后,云能还可以将自我研究推理卡与高性能培训算法结合起来,在一个超级庞大的犹豫不决的高性能算术组群中进行高性能培训算法,为自我研究推理打开景观,创造生态,为行业提供更丰富的算术服务。
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