近日,《智能计算中心总体技术要求》(下称《要求》)正式过审批准发布。中科曙光作为参编企业,基于在智能计算领域的实践成果,为该标准的制定提供了关键的技术支持和专业建议。
该《要求》由中国信息通信研究院牵头组织编写,旨在规范智能计算中心的规划、设计、建设、运维和评估,保障和推动算力基础设施高质量可持续发展,对于评价智能计算能力、完善升级标准生态体系,具有重要意义。
《要求》从安全可靠、领先、适用、普惠、绿色等方面,进一步明确了智算中心应具备的基础能力、技术能力、应用能力、管理能力。此外,还将紧密连接AI等产业应用需求,实现算力融合以及通用型算力供给,提供从底层算力到顶层应用使能的全栈服务能力,作为后续智能计算基础设施建设的重要指标。
作为核心信息基础设施领军企业,中科曙光长期致力于智能计算技术的研发和应用,对智能计算中心的建设和运营有着深入的理解和实践经验,率先打造出兼具“开放、融合、绿色、普惠、服务”的“5A级智算中心”范本。中心涵盖算力供给、算法优化、数据服务及行业应用在内的全场景人工智能计算服务,驱动AI与产业从点到面的融合,以更易用、更通用、更经济、更节能、更省心的算力服务,更好地满足了人工智能产业等应用场景需求,进一步刷新智算中心建设运营标准。
目前,通过产业上下游紧密协同,“5A级智算中心”已得到产业广泛认可,对大模型落地以及能源、工业、金融等更多AI需求侧应用场景赋能价值显著,现已在北京、合肥、长沙等多地落成投运。随着《智能计算中心总体技术要求》等新标准、新规范普及落实,中科曙光也将5A级智算中心示范价值,推动智能计算产业高质量发展进阶。
好文章,需要你的鼓励
在技术快速发展的时代,保护关键系统越来越依赖AI、自动化和行为分析。数据显示,2024年95%的数据泄露源于人为错误,64%的网络事件由员工失误造成。虽然先进的网络防御技术不断发展,但人类判断仍是最薄弱环节。网络韧性不仅是技术挑战,更是人员和战略需求。建立真正的韧性需要机器精确性与人类判断力的结合,将信任视为战略基础设施的关键要素,并将网络韧性提升为国家安全的核心组成部分。
华南师范大学团队开发的GraphTracer框架,通过构建信息依赖图解决多智能体系统高失败率问题。该方法摒弃传统时间序列分析,追踪信息流网络精确定位错误根源,在失败归因准确率上比现有方法提升18.18%,并已开源供实际应用。
自计算机诞生以来,人们就担心机器会背叛创造者。近期AI事件包括数据泄露、自主破坏行为和系统追求错误目标,暴露了当前安全控制的弱点。然而这种结果并非不可避免。AI由人类构建,用我们的数据训练,在我们设计的硬件上运行。人类主导权仍是决定因素,责任仍在我们。
杜克大学研究团队通过几何框架分析发现,AI推理过程呈现连续"流动"特征而非离散跳跃。研究表明逻辑结构像河床般调节推理流的速度和方向,即使面对不同语言和领域的内容,相同逻辑结构的任务在AI内部表现出惊人的几何相似性。这一发现颠覆了AI为"随机鹦鹉"的传统认知,证明AI具备真正的逻辑理解能力,为AI可解释性和系统优化开辟新方向。