诺和诺德基金会将联手英伟达打造丹麦 AI 超级计算机

诺和诺德基金会将联手英伟达打造丹麦AI超级计算机诺和诺德基金会(诺和诺德背后的企业基金会)将与英伟达合作，在丹麦建造一台超级计算机，以推动医疗保健、生命科学和绿色转型领域的研究与创新。根据一份声明，该计算机将运行英伟达的人工智能技术，并成为世界上最强大的计算机之一。丹麦公共和私营部门的研究人员将能够使用这台计算机。该基金会已承诺为超级计算机中心提供约6亿克朗(约合8700万美元)的资金，而丹麦出口与投资基金将出资1亿克朗。Atos集团旗下的Eviden公司将于2024年晚些时候交付和安装这台被命名为Gefion的机器。

谷歌首次公布AI超级计算机技术细节 希望摆脱英伟达芯片依赖

谷歌首次公布AI超级计算机技术细节希望摆脱英伟达芯片依赖谷歌研究人员当地时间4月4日在线发表一篇论文，首次公布了用于训练人工智能模型的超级计算机的技术细节，并宣称该系统比英伟达的超算系统更快且功耗更低。谷歌新发表的这篇题为《TPUv4：用于机器学习的光学可重构超级计算机，硬件支持嵌入》的文章介绍了谷歌自己设计的定制TPU芯片。谷歌目前90%以上的人工智能训练工作都使用这些芯片。PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1353147.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1353147.htm

未来不再依赖英伟达？特斯拉首台“超级计算机”或在七月投产

未来不再依赖英伟达？特斯拉首台“超级计算机”或在七月投产此举被业内视为特斯拉在AI领域的又一大动作。目前，英伟达A100等GPU芯片在人工智能领域拥有绝对话语权，但特斯拉自研人工智能训练和推断芯片或许可以降低对传统芯片公司的依赖。Dojo是特斯拉在2021年人工智能日（AIDay）上推出的一款专门用于人工智能机器学习的超级计算机，它使用特斯拉设计的芯片和整个基础设施，以及来自特斯拉车队的视频数据进行神经网络能力训练，这些训练对于支持特斯拉自动驾驶工作的计算机视觉技术至关重要。在去年的AIDay上，特斯拉公布了关于Dojo的一些进展，当时特斯拉预计到2023年第一季度，Dojo将成为一个完整的系统。但根据特斯拉最新发布的时间线，现在Dojo系统的最终成形可能要再等半年。不过特斯拉CEO马斯克对其AI团队的工作表现出相当满意的态度。马斯克在评论TeslaAI的推文时称：“特斯拉AI，无论从软件还是硬件方面，甚至都要远远超过一些专家所意识到的。”多年来，特斯拉一直希望用软件来定义汽车，并率先在汽车中进行系统和连接的集成。这不仅降低了成本，改进了功能，还能使得更新功能的实现变得更加容易。就连德国大众集团前CEO迪斯（HerbertDiess）也曾专门召集员工学习特斯拉快速的软件开发能力。软件是自动驾驶的关键，特斯拉正在通过“自动驾驶软件”FSD的销售来推动公司利润率的提升。此前，特斯拉已经在使用由英伟达的NVIDIAGPU驱动的大型超级计算机来处理FSD自动驾驶数据。具体而言，英伟达的这台超级计算机由720块NVIDIA A100板组装而成，其中每一块板拥有8个NVIDIAA100GPU，GPU总数量达到5760个，具有1.8exaflops性能，也是目前世界上最快的超级计算机之一。该系统执行的任务之一是“自动标记”，即为原始数据添加标签，使其成为决策系统的一部分。但现在，特斯拉承诺Dojo将大幅加快这些模型的改进速度，声称只需4个Dojo系统机柜就可以完成与放在72个机架中的4000个GPU相当的自动标记工作。特斯拉计划在其帕洛阿尔托数据中心部署7个由Dojo系统机柜组成的集群，并将其命名为exapod。每个exapod由10个Dojo机柜组成，能执行1.1exaflops的任务，7个exapod处理能力将接近8exaflops，主要用于处理特斯拉自动驾驶汽车的AI模型。特斯拉所说的即将投入生产的就是指首台由10个Dojo机柜组成的Dojoexapod系统，但尚未透露另外6台何时会进入生产。业内预计，当Dojo超级计算机开始交付后，可能会看到特斯拉FSD更快的迭代和改进。据介绍，Dojo由“图块”组成，工作方式与基于CPU或基于GPU的超级计算机有很大不同。特斯拉称，Dojo的D1芯片模块并不是由很多较小的芯片组合在一起，而是一个具有354个内核的大型芯片组成，专门针对AI和机器学习，每个Dojo机柜可容纳4248个内核，10个机柜的组成的exapod可容纳42480个内核。因此对于相同的数据中心占用空间来说，Dojo要比CPU或者GPU快几个数量级。截至上周收盘，特斯拉的市值约为8133亿美元。马斯克近期在法国举行的Vivatech科技峰会上再次谈及特斯拉自动驾驶，他表示：“特斯拉的市值与未来能否完善自动驾驶技术密切相关。”马斯克表示，目前特斯拉的年产量已经接近200万辆，自动驾驶的潜力在于它的价值实在太高，只要有很小一部分自动驾驶（技术落地），也会创造巨大的价值。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1367279.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1367279.htm

计算机系统要素：从零开始构建现代计算机-尼萨

资源名称：计算机系统要素：从零开始构建现代计算机-尼萨描述：本书通过展现简单但功能强大的计算机系统之构建过程，为读者呈现了一幅完整、严格的计算机应用科学大图景。通过12个章节和项目来引领读者从头开始，本书逐步地构建一个基本的硬件平台和现代软件阶层体系。在这个过程中，读者能够获得关于硬件体系结构、操作系统、编程语言、编译器、数据结构、算法以及软件工程的详实知识。通过这种逐步构造的方法，本书揭示了计算机科学知识中的重要成分，并展示其它课程中所介绍的理论和应用技术如何融入这幅全局大图景当中去。链接/小白羊:我用阿里云盘分享了「[计算机系统要素：从零开...萨).周维.扫描版.pdf」，你可以不限速下载复制这段内容打开「阿里云盘」App即可获取链接：https://www.aliyundrive.com/s/J9MJCr9KqVm

英伟达联合创始人向母校捐赠量子计算机

英伟达联合创始人向母校捐赠量子计算机现年64岁的普里姆将捐赠7,500多万美元，使伦斯勒理工学院能够拥有一套由IBM制造的量子计算系统，使其成为世界上第一台在大学校园中使用的量子计算设备。普里姆在英伟达担任了十年的首席技术官。虽然他在该公司估值突破2万亿美元之前就已套现，但他积累的巨额财富足以为教育和其他事业提供数以百万美元计的捐赠。他说，他最新押注的目标是将纽约哈德逊河谷打造成美国量子计算研究的中心。伦斯勒理工学院目前已经安装了一台拥有127个量子比特的IBMQuantumSystemOne设备。伦斯勒理工学院每年将花费1,500万美元租用这台计算机，费用由普里姆承担，这台设备在几年后将升级到更先进的系统。——

IBM计算机“基准”实验显示量子计算机将在两年内超越传统计算机

IBM计算机“基准”实验显示量子计算机将在两年内超越传统计算机这项新研究的成果发表在上周的《自然》杂志上。科学家们使用IBM量子计算机Eagle来模拟真实材料的磁性，处理速度比传统计算机更快。IBM量子计算机之所以能超越传统计算机，是因为其使用了一种特殊的误差缓解过程来补偿噪声带来的影响。而噪声正是量子计算机的一个基本弱点。基于硅芯片的传统计算机依赖于“比特（bit）”进行运算，但其只能取0或1这两个值。相比之下，量子计算机使用的量子比特可以同时呈现多种状态。量子比特依赖于量子叠加和量子纠缠等量子现象。理论上这使得量子比特的计算速度更快，而且可以真正实现并行计算。相比之下，传统计算机基于比特的计算速度很慢，而且需要按顺序依次进行。但从历史上看，量子计算机有一个致命的弱点：量子比特的量子态非常脆弱，来自外部环境的微小破坏也会永远扰乱它们的状态，从而干扰所携带的信息。这使得量子计算机非常容易出错或“出现噪声”。在这一新的原理验证实验中，127量子比特的Eagle超级计算机用建立在超导电路上的量子比特计算了二维固体的完整磁性状态。然后，研究人员仔细测量每个量子比特所产生的噪声。事实证明，诸如超级计算材料中的缺陷等因素可以可靠预测每个量子比特所产生的噪声。据报道，研究小组随后利用这些预测值来模拟生成没有噪音的结果。量子霸权的说法之前就出现过。2019年，谷歌的科学家们声称，公司开发的量子计算机Sycamore在200秒内解决了一个普通计算机需要1万年才能破解的问题。但谷歌量子计算机所解决的问题本质上就是生成一长串随机数，然后检查它们的准确性，并没有什么实际用途。相比之下，用IBM量子计算机完成的新实验是一个高度简化但有真实应用价值的物理问题。2019年谷歌量子霸权研究成果参与者之一、加州大学圣巴巴拉分校物理学家约翰·马丁尼斯(JohnMartinis)表示，“这能让人们乐观认为，它将在其他系统和更复杂的算法中发挥作用。”（辰辰）...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1366285.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1366285.htm