日本超算“富岳”后续机型将注重人工智能算力

日本超算“富岳”后续机型将注重人工智能算力 关于超级计算机“富岳”的后续机型，日本文部科学省的专家委员会5日汇总报告，指出要以人工智能计算方面拥有全球最高水平的性能为目标。计算能力要达到“富岳”的5~10倍以上，力争由理化学研究所作为开发主体于2030年前后启动运用。在理研计算科学研究中心运转的“富岳”在截至5月的全球运算速度排行榜“TOP500”中位列第四。理研方面称算力可达每秒44.2京次。报告指出，不仅仅追求排名，有必要在产业和科研等所有领域都能提供世界水准的算力。

【香港：数码港明年起设立人工智能超算中心，支撑科研及相关行业算力需求】

【香港：数码港明年起设立人工智能超算中心，支撑科研及相关行业算力需求】 据 10 月 25 日报道，香港特区行政长官李家超今日指出，去年 12 月特区政府推出《香港创新科技发展蓝图》，发展香港成为国际创新科技中心。特区政府将会推出系列措施，进一步落实蓝图，包括：成立“新型工业发展办公室”，推进“新型工业化”、支持重点企业在港发展、协助制造业利用创科升级转型、扶植初创企业；促进微电子研发明年内成立“香港微电子研发院”，引领和促进大学、研发中心和业界合作，包括研究第三代半导体核心技术，利用大湾区内完备的制造业产业链和庞大的市场；加速建设超算中心，助人工智能发展数码港明年起分阶段设立人工智能超算中心，支撑科研及相关行业的强大算力需求，推动产业发展；支持初创企业成果转化通过“产学研 1 + 计划”，促进大学的科研成果转化和商品化。 快讯/广告 联系 @xingkong888885

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃 用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃 这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

华为高管：升腾人工智能算力性能已超过英伟达A100

华为高管：升腾人工智能算力性能已超过英伟达A100 近期举行的2024世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的一场分论坛上，江苏鲲鹏·升腾生态创新中心首席运营官王陶透露，升腾集群是国内唯一已完成训练千亿参数大模型的技术路线，性能已经超过了英伟达A100。王陶表示，中国大模型里面，有近50%选择了升腾技术路线。与英伟达A100相比，升腾人工智能芯片在训练效率层面最高是英伟达的1.1倍。尤其在训练Meta Llama、BloomGPT等模型方面，升腾人工智能算力训练效率大大优于英伟达A100，甚至10倍领先其他国产友商。