2024年伊始,OpenAI颠覆性大模型产品Sora横空出世,以强大的视频生成能力,进一步打开了AI应用想象空间,为大模型产业再次点燃一把“新火”!

从文字生成的ChatGPT,到文生视频交互的Sora,可以肯定的是,大模型正在快速从单模态向多模态演进,推动AI应用持续深化,不断释放巨大的价值潜力。未来,AI大模型参数已达到千亿级,原始数据更高达PB级,这不仅意味着算力需求将无限接近提升,同时也对数据传输与存储带来极大挑战。
全闪性能 满足AI大模型尖端存储需求
众所周知,在AI大模型的训练和推理过程中,数据质量和数量是AI应用“智能”的关键“养料”,这对存储系统的高吞吐、低延迟、高并发等特性带来极高要求,采用全闪存介质的高性能集群存储被普遍认为是AI大模型存储的最佳方案。
面对行业尖端存储需求,曙光存储重磅推出以ParaStor高性能AI数据基础设施为底座的AI大模型存储解决方案。基于全闪存储能力,可提供千亿级文件存储服务,接近无限扩展规模。
曙光存储首创的XDS技术嵌入Parabuffer加速引擎,在人工智能培训计算节点和存储系统之间构建大内存池,将系统的整体I/O性能提高数倍。存算协同优化显著降低了训练时间,可以从几十天减少到几天。
全栈自研 稳定保障全闪性能表现
除高性能外,AI大模型业务开发训练也需时刻保障稳定运行。目前,业内开源的全闪存储产品普遍稳定性较差,无法发挥出全闪存储的全部性能优势。
曙光AI大模型存储解决方案拥有全栈自研能力,支持基于部件级、节点级以及系统级和方案级四级安全可靠的机制,保证AI大模型开发过程当中全生命周期的稳定运行。
性价比之选 具备充分成本优势
在AI大模型开发之路上,成本问题也是行业从业者所面临的一大挑战。尤其伴随模型复杂度提升,数据处理、设备部署等成本需要重点考量。
为更好赋能行业发展,曙光AI大模型存储解决方案为客户提供了高性价比的存储方案,整体拥有成本更具优势。
目前,这套存储解决方案已广泛适用于互联网、金融、制造、通信、交通与医疗等关键行业的企业级AI应用开发之中,正在为多种模型开发提供专用、专业的创新升级存储服务!
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这项研究提出了MITS框架,使用信息论中的点互信息指导AI推理过程,解决了传统树搜索方法计算成本高、评估标准模糊的问题。通过动态采样和加权投票机制,MITS在多个推理数据集上显著超越现有方法,同时保持高效的计算性能,为AI推理技术开辟了新方向。
OpenAI推出全新Sora应用,打造完全由AI生成视频的社交媒体平台。美国、加拿大、日本和韩国用户现可直接下载使用,无需邀请码,但该开放政策仅限时提供。其他地区用户仍需等待更广泛的开放或通过Discord等渠道获取邀请码。用户可使用ChatGPT账户登录,立即开始观看、分享和创建AI视频内容。
Meta公司FAIR实验室的研究团队系统分析了两种混合语言模型架构策略,发现通过巧妙组合Transformer和Mamba技术,能够在保持高质量的同时显著提升处理长文本的效率。研究表明最佳配比为1:5,混合模型在语言建模任务上比同规模纯模型提升2.9%准确率,缓存大小减少95%,为未来AI系统设计提供了重要指导。