近日,由宁畅参与起草的《基于标准PCIe接口的人工智能加速卡液冷设计》白皮书正式发布。该技术白皮书由开放计算标准工作委员会(OCTC)归口,旨在为冷板式人工智能加速卡的设计提供重要指导。
大模型时代下,AI算力需求呈现指数级增长,带来人工智能加速卡和服务器功耗的不断提升。尽管冷板式液冷已成为当前解决高功耗问题的主流方案,但由于冷板结构设计复杂,一旦工艺和质量不过关,容易产生散热不均、漏液等问题,直接影响液冷的效率、成本及可靠性。
宁畅在冷板液冷领域拥有领先的技术与丰厚的经验,通过对冷板材料、结构设计、工艺制造等一系列的把控,做到液冷散热的高精度、高效率、高节能。利用冷板散热技术,宁畅能够进一步提升人工智能加速卡在机器学习和深度学习方面的速度和性能,从而更好满足人工智能应用的需求,通过AI和液冷的组合实现1+1>2的效果。
本次发布的技术白皮书对冷板式加速卡提供了明确的设计指导,以降低服务器和冷板式人工智能加速卡之间的适配难度和适配的成本,推动冷板式液冷技术的普及。基于丰富积累,宁畅此前已参与并落地多项冷板及液液冷相关标准,在本次技术白皮书编制中,宁畅为冷板式液冷人工智能加速卡的结构设计、生产使用等贡献了多项技术与经验建议,有效增强了内容的可落地性,与各单位一起用标准化建设进一步推动人工智能与液冷产业的共同发展。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。