Tencent Cloudの「AI Super Base」特別セッションがWOTカンファレンスで公開され、技術革新がAIインフラストラクチャの新たな章を導く

過去 2 年間、中国でホットな技術トピックの中で、「百モデルの戦い」が有名になりました。 2020年以降、中国では大型モデルの開発が加速する時期に入った。科学技術省新世代人工知能開発研究センターが発表した報告書によると、中国は現在、10億以上のパラメータを持つ79の大型モデルをリリースしている。多くの IT テクノロジー メーカーは、大規模モデルの研究とトレーニングに専念し、それらをさまざまな垂直分野に適用しています。

大規模モデルの登場により、AI の開発は新たな時代を迎え、AI の開発モデルも変化しました。ただし、これにより、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、データ取得、フォールト トレラント スケジューリングをサポートするインフラストラクチャに対するより高い要件も提示されます。

1. 大規模なモデルのトレーニングには、膨大なコンピューティング リソースが必要になり、ハイパフォーマンス コンピューティング機能を実現するには、企業は大規模な並列処理コンピューティング パワー クラスターに投資する必要があります。これはハードウェアに課題を与えるだけでなく、アーキテクチャ設計全体に厳しい試練を課します。
2. 大規模なモデルのトレーニングのプロセスで必要となる膨大なトレーニング セットとデータに対処するために、企業には大規模で効率的なストレージ デバイスが必要です。この は、 ストレージ インフラストラクチャ 、データ管理、および # の にとって重要です。 ## エンタープライズ システム設計 はすべて大きな課題です 。
3. 大規模なモデルは膨大なデータセットにアクセスする必要があるため、企業は次のことを行う必要があります。データベースには、必要な大量のデータを効率的な方法で保存および取得する機能があります。従来のバッチ処理方法では、即時のフィードバックと動的なデータの要件を満たすことができなくなりました。

#書き直す必要がある内容は次のとおりです:…

これらの課題を克服することによってのみ、企業は次のことを行うことができます。ビッグデータ モデルの潜在能力を最大限に発揮し、より多くの価値を生み出します。しかし、これらの問題を解決するには、多大なリソースの投資と強力なインフラストラクチャのサポートが必要であり、これは多くの企業にとって困難な課題です。

答えは、1

1、25、WOT Global Technology にあります。イノベーションカンファレンス2023深センステーションでの「AIスーパーベース」テンセントクラウド特別セッションが発表されました！ #この特別セッションでは、Tencent Cloud の 5 人のゲストが、ヘテロジニアス コンピューティング、ネットワーク、クラウド ネイティブ、ストレージ、ベクター データベースの 5 つの側面を紹介します。

Tencent Cloud の実践的な経験と大規模モデル推論の最適化における独自の秘密;

• Tencent Cloud を共有する高速道路の提供方法大規模な AI モデルのトレーニングのためのレベル ネットワーク チャネル;
• サーバーレス#の使用方法について話し合う## GPU コンピューティング能力の不足と AI アプリケーションのトレーニングの問題点を解決する; 长
Talk
• AG#I シナリオにおけるストレージのさまざまな要件と実装における実践的な経験; ##Tencent Cloud Vector Database の技術アーキテクチャと機能の分析。
• 企業に技術ベースのジレンマから抜け出す方法を複数の角度から提供することを目的としています。さらに魅力的なコンテンツや技術情報をご用意して、ぜひご体感ください！

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