类脑计算机的尺寸接近大脑
今天，总部位于德国德累斯顿的初创公司 SpiNN云系统 宣布其混合超级计算平台 SpiNNcloud Platform 可供出售。 该机器将传统人工智能加速器与神经形态计算功能相结合，采用从人脑汲取灵感的系统设计策略。 购买的系统大小各异，但最大的商用机器可以模拟 100亿个神经元，大约是人脑数量的十分之一。 该公告是在 ISC 高性能 会议在德国汉堡举行。 “我们基本上是在试图弥合大脑灵感和人工系统之间的差距。” —Hector Gonzalez，SpiNNcloud 系统 SpiNNcloud Systems 成立于 2021 年，是 德累斯顿工业大学。 其原始芯片 SpiNNaker1 是由 史蒂夫·弗伯ARM 微处理器的主要设计者——该技术现在 为大多数手机供电。 SpiNNcloud Systems 表示，SpiNNaker1 芯片已被 23 个国家的 60 个研究小组使用。 人脑作为超级计算机 模拟大脑的计算机 信守诺言 大大降低能量计算和 在某些任务上表现更好。 “人脑是宇宙中最先进的超级计算机，它只消耗 20 瓦就能实现以下任务： 人工智能 今天的系统只是梦想。”SpiNNcloud Systems 联合创始人兼联合首席执行官 Hector Gonzalez 说道。 “我们基本上是在试图弥合大脑灵感和人工系统之间的差距。” 除了庞大的尺寸之外，SpiNNaker2 系统的一个显着特点是其灵活性。 […]
E4 Computer Engineering 增强了 CINECA 的 Galileo 100 超级计算机
E4 Computer Engineering是一家意大利领先的软硬件解决方案公司，技术含量非常高，中标了CINECA校际联盟的超级计算机Galileo 100和公共科学研究一级云系统的升级招标能够服务超过5000个用户。 在新基础设施最重要的要求中，CINECA 表示能够将可用于 VM 服务的 vCPU 数量增加至少 10 倍，以平衡 vCPU 数量的增加与足够的存储以及多协议存储（文件、块、对象）用于长期数据保留和交互式处理。 “Galileo 100 升级项目将为意大利和欧洲研究人员带来显着的进步和计算资源的显着多样化CINECA 大学间联盟超级计算部主任 Sanzio Bassini 说道。 “该项目涉及对提供虚拟化、分析和数据可视化服务的计算基础设施进行重大更新，旨在为用户提供新的云研究基础设施（在国家和欧洲范围内），并提供可用的计算资源和必要的灵活性，以允许有效创建致力于人工智能、数字孪生、天气气候、工业 4.0 和所有主要计算科学领域的前沿科学项目的平台”。 事实上，项目指南中的基本要求也是与提供专门用于国际研究项目的高端 IT 基础设施的规模经济相关的潜力。 面对这些要求， E4工程师研究了基于OpenStack的解决方案，并确定戴尔是提供能够满足招标要求的硬件组件的理想合作伙伴。 戴尔是 HPC 领域的全球参与者和具有经过验证的性能和稳健性的解决方案提供商，对 Galileo 100 非常了解，并设计和制造了当前的系统。 获奖项目的核心是用于 CPU 节点的 Dell PowerEdge HS7710 解决方案和用于 GPU 节点的 Dell PowerEdge R760xa，后者配备了 Nvidia L40 和 Nvidia A30 PCIe GPU。 “作为 […]
全球最先进的7台超级计算机，Frontier是冠军
加载中… 顾名思义，超级计算机是世界上最快的计算机。 （照片：生活科学） 雅加达 – 技术竞赛继续装饰着当今的世界。 其中之一是为各种目的（例如军事科学研究）建造超级计算机的竞赛。 顾名思义，超级计算机是世界上最快的计算机。 它以令人难以置信的速度处理大型数据集并执行计算。 该设备当然需要非常大的基础设施才能运行，包括复杂的冷却系统。 从架构上来说，超级计算机也比普通个人电脑配备了更多的组件。 一台超级计算机拥有数千个 CPU 和 GPU。 性能还使用每秒浮点运算数 (FLOPS) 来衡量 – 其中一个浮点运算是一种数学计算。 当今世界上最强大的超级计算机超过 1 exaFLOP – 1 quintillion (10^18) FLOPS。 同时，普通 PC 和笔记本电脑通常具有数百 gigaFLOPS – 1 万亿 (10^9) FLOPS。 由于超级计算机可以处理大量数据并快速处理计算，因此科学家经常使用超级计算机来解决药物和材料发现中的问题。 该设备还可以进行预测，例如预测天气。 根据《>
Cerebras WSE-3：第三代人工智能超级芯片
加利福尼亚州桑尼维尔市人工智能超级计算机公司 大脑 表示其下一代晶圆级人工智能芯片可以在消耗相同电量的情况下实现上一代性能的两倍。 Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) 包含 4 万亿个晶体管，由于使用了更新的芯片制造技术，比上一代增加了 50% 以上。 该公司表示将在新一代人工智能计算机中使用 WSE-3，这些计算机目前正在达拉斯的一个数据中心安装，形成一台能够执行 8 exaflops（每秒 80 亿次浮点运算）的超级计算机。 另外，Cerebras 与 高通 旨在将人工智能推理的价格和性能指标提高 10 倍。 该公司表示，CS-3 可以训练高达 24 万亿个参数的神经网络模型，是当今最大的法学硕士规模的 10 倍以上。 凭借 WSE-3，Cerebras 可以继续生产世界上最大的单芯片。 它呈正方形，边长为 21.5 厘米，几乎使用整个 300 毫米硅片来制造一个芯片。 芯片制造设备通常仅限于生产不超过约 800 平方毫米的硅芯片。 芯片制造商已经开始通过使用 3D集成等先进封装技术3D集成等先进封装技术 组合多个模具。 但即使在这些系统中， 晶体管 数量以百亿计。 像往常一样，如此大的芯片配备了一些令人惊叹的最高级功能。 晶体管 4万亿 平方毫米硅 46,225 人工智能核心 90万 […]
Meta 将标记来自 OpenAI、Google 和其他公司的 AI 生成图像
其最高政策执行官周二表示，Meta Platforms 将在未来几个月内开始使用文件中内置的一组隐形标记来检测和标记其他公司人工智能服务生成的图像。 Meta 的全球总裁表示，Meta 将把这些标签应用到发布到其 Facebook、Instagram 和 Threads 服务上的任何带有标记的内容上，以向用户表明这些图像（在许多情况下类似于真实照片）实际上是数字创作。尼克·克莱格在一篇博客文章中写道。 该公司已经对使用自己的人工智能工具生成的所有内容进行了标记。 克莱格表示，一旦新系统启动并运行，Meta 将对 OpenAI、微软、Adobe、Midjourney、Shutterstock 和 Alphabet 旗下的谷歌运行的服务创建的图像执行相同的操作。 该公告让我们得以初步了解科技公司正在开发的新兴标准系统，以减轻与生成人工智能技术相关的潜在危害，该技术可以根据简单的提示吐出虚假但看似真实的内容。 该方法以过去十年中一些公司建立的模板为基础，以协调跨平台删除被禁止的内容，包括对大规模暴力和儿童剥削的描述。 音频、视频标签技术仍在开发中 在接受采访时，克莱格告诉路透社，他相信这些公司目前可以可靠地标记人工智能生成的图像，但表示标记音频和视频内容的工具更加复杂，并且仍在开发中。 克莱格说：“尽管这项技术尚未完全成熟，特别是在音频和视频方面，但我们希望能够为行业其他公司创造一种动力和动力，让他们效仿。” 观看 | 人工智能生成的视频如何在选举中被武器化： 你能发现 Deepfake 吗？ 人工智能如何威胁选举 人工智能生成的虚假视频被用于诈骗和网络笑话，但当它们被创建来干扰选举时会发生什么？ 加拿大广播公司 (CBC) 的凯瑟琳·通尼 (Catharine Tunney) 详细分析了如何将这项技术武器化，并探讨加拿大是否已准备好进行深度造假选举。 他补充说，在此期间，Meta 将开始要求人们为自己修改过的音频和视频内容贴上标签，如果他们不这样做，将实施处罚。 克莱格没有描述处罚情况。 他补充说，目前没有可行的机制来标记由 ChatGPT 等人工智能工具生成的书面文本。 “那艘船已经起航了，”克莱格说。 Meta 发言人拒绝透露该公司是否会将标签应用于其加密消息服务 WhatsApp 上共享的生成人工智能内容。 Meta 的独立监督委员会周一谴责了该公司针对误导性篡改视频的政策，称其范围过于狭窄，内容应该被标记而不是被删除。 克莱格表示，他基本上同意这些批评。 他说，董事会是对的，Meta 的现有政策“在合成内容和混合内容比以前多得多的环境中根本不适合目的。” 他引用新的标签合作伙伴关系作为 Meta 已经朝着董事会提议的方向前进的证据。 […]
借助 Vista，TACC 现在拥有通往未来 Horizon 超级计算机的三种途径
美国、欧洲和中国的国家超级计算中心不仅有足够的财富来建造非常强大的机器，而且由于它们的国家政府，它们有足够的财富来承保和支持多种且有些不兼容的架构，以对冲他们的赌注和减轻他们的风险。 在美国，国家科学基金会与能源部合作，喜欢保持其选择的开放性，正如我们在 下一个平台 在过去的十年里，通过德克萨斯大学的德克萨斯高级计算中心（美国国家科学基金会的旗舰设施），甚至有足够的兴趣和资金来为 TACC 内的不同供应商提供多种架构。 但最终，TACC 为主力系统选择了一个计算引擎，并且随着最近在该设施启动“Vista”混合 CPU-GPU 集群，英特尔之间的三方赛马竞赛现在已拉开帷幕。 、AMD 和 Nvidia 将成为未来“地平线”超级计算机的计算引擎供应商，其任务是比传统超级计算机快 10 倍 目前的“Frontera”全CPU超级计算机，耗资 6000 万美元建造，于 2019 年安装。 在英特尔产品线和冠状病毒大流行出现问题之前，TACC 曾预计 Frontera 的第二阶段后续产品将于 2021 年交付，可能会配备某种加速器来提供其大量或大部分计算能力，但事实并非如此TACC 升级了其配套的“Lonestar”和“Stampede”系统，并继续运行 8,008 个双插槽“Cascade Lake”Xeon SP 节点，这些节点总共拥有 448,448 个内核和 38.7 petaflops 峰值性能。 2021年安装的“Lonestar 6”机器 基于 AMD 的“Milan”Epyc 7763 处理器，拥有 71,680 个内核，可提供 3 petaflops 的峰值 F64 性能，售价为 840 万美元。 Stampede […]
特斯拉将斥资 5 亿美元将 Dojo 超级计算机项目引入布法罗工厂
特斯拉将斥资 5 亿美元在纽约布法罗工厂建造一台所谓的“Dojo”超级计算机 州州长 凯西·霍赫尔 (Kathy Hochul) 在周五的新闻发布会上表示，就在几天前，首席执行官埃隆·马斯克 (Elon Musk) 称该项目“前景渺茫”。 霍赫尔办公室表示，特斯拉的决定是“基于纽约可靠的电力供应、强大的人才渠道以及项目可用空间的考虑”。 Dojo 是在特斯拉 2021 年的“AI Day”活动上首次宣布的，它是一款超级计算机，旨在帮助推进该公司尚未实现的自动驾驶汽车目标。 特斯拉计划使用超级计算机处理来自其电动汽车的大量视频数据，以训练人工智能，该人工智能现在为其最先进的驾驶员辅助软件（特斯拉称之为全自动驾驶测试版）提供动力。 马斯克说 去年 特斯拉计划在 Dojo 上花费“远超过 10 亿美元”。 将 Dojo 项目带到布法罗是特斯拉对该地点优先事项的最新转变，该地点已成为 毫无意义的事情 对于纽约州。 特斯拉在 2016 年收购了陷入困境的太阳能电池板公司 SolarCity 时，从这家曾被称为“Gigafactory 2”的工厂手中接管了这家工厂。当时，该州已向该工厂承诺投资 7.5 亿美元。 特斯拉承诺在那里生产太阳能屋顶瓦，但难以大规模生产该产品。 其合作伙伴松下于 2020 年退出了该工厂，而特斯拉则转而雇用那些 标记训练数据 其不太先进的自动驾驶仪软件。 麝香 说 去年四月，他相信 Dojo 超级计算机项目是一个“长远的赌注”，可以“以非常非常大的方式获得回报……在数千亿美元的水平上”。 他本周在与分析师的电话会议上重申了这一点。 “这根本不是一件确定的事情，这是一个高风险、高回报的计划，”他说。 “我们正在扩大规模，我们计划推出 Dojo 1.5、Dojo 2、Dojo […]