机房,作为企业运营的“心脏”每一寸空间都至关重要,随着设备密度的增加,机房散热问题日益凸显,尤其是小型机房和通信基站。
以某小型超算中心的基础设施建设项目为例,探讨和分析小型超算中心基础设施的电气设计要点。小型超算中心基础设施的主要设备包括高压直流、模块化UPS、微模块机柜、磁悬浮水冷空调、板式换热器等。电气系统设计重点为高效确定供电方案和冗余,并在设计中充分考虑施工便利性。结果可供同类项目参考。
百度发了一张2024年AI成绩单,涵盖百度在大模型、智能体、AI应用等领域的多项AI奖项。透过这份AI成绩单,我们或许能通过百度做AI的思路总结出一些布局AI的重点方向,找找明年做AI的机会。
昔日,[两田一产]象征着日本汽车产业的巅峰辉煌,日本的燃油车行业曾为国家GDP贡献了高达60%的份额。然而,在全球汽车产业中,美国的特斯拉和中国的电动汽车企业正在挑战传统大型企业,无论是在技术还是在参与者方面,汽车产业正经历着历史性的结构转型。
RVT虽然解决了PerAct的一些功能缺陷,但在处理需要高精度的任务时仍存在困难。所以,英伟达的研究人员在RVT基础之上研发出了第二代,训练效率比第一代快6倍,推理效率快2倍,仅10次示范学习就能执行各种高精度任务。
然而,NVIDIA GPU 的命名规则较为复杂,涉及架构代号(如 Ampere、Hopper)、性能等级(如 A100、A40)以及其他技术特征等多重维度,这使得用户在选择时容易感到困惑。要充分理解这些不同显卡的性能特征、成本效益,乃至仅仅记住它们繁复的命名规则,对许多用户来说都是一项不小的挑战。
DeepSeek-V3 采用了 671B 参数 MoE 架构,配备约 37B 激活单元,训练使用14.8T Token数据。
与大模型推理测试结果直接相关的,就是GPU的型号和数量。除此之外,我们还能看到更多信息,比如使用的服务器型号、CPU,以及软件平台环境等。参考上面截图,实际上NVIDIA GPU在Llama-2-70b测试中基本都是用CUDA+TensorRT;而AMD则是ROCm+PyTorch+vLLM。
在数字化时代的今天,医疗机构的信息管理者同样需要像用兵一样,审时度势、灵活应变,才能构筑起坚不可摧的安全防线。
特别是生成式AI,其中蕴藏着巨大潜力,足以改变我们预测、准备并在自然灾害之后重建家园的具体方式。从分析地震模式到规模城市复原能力,生成式AI足以弥补过往灾难中显现出的种种不足。然而,要想充分发挥这份潜力,我们还必须将技术与道德及包容性原则结合起来,确保其有效服务于人类乃至整个世界。
AVEVA剑维软件AI业务全球主管Jim Chappell表示,通过采用具有伦理考量和以人为本的人工智能系统,各行各业正经历战略转型,以适应不断发展变化的技术和可持续优先事项。
“凌云,方能不遮望眼。”我们相信,站得更高,才能看的更远,真正发现那些具有革命性力量的技术创新。我们期待,这些改变世界、引领行业的技术能够在实践中展现出更大的价值和影响力。
NatWest零售银行首席数字信息官(CDIO)Wendy Redshaw拥有杰出的职业生涯,曾在全球一些最大型的金融服务机构中负责领导技术变革。现在,她正在利用这些经验推动更多的创新。
代理AI是通用生成式AI一个更专注的替代方案,正在企业逐渐发展崛起,Forrester在今年6月将其评为2025年的顶级新兴技术。
一家每年创造480亿美元收入、却不生产或拥有任何产品的全球企业,是如何将增长提升到新的水平?答案就是,成为一家平台企业。
2024年,许多初创公司和个人开发者投身于其中、拿出自己的模型成果。2025也将成为AI生成内容在商业和消费领域全面爆发的一年。