Tencent Cloud의 'AI Super Base' 특별 세션이 WOT 컨퍼런스에서 공개될 예정이며, 기술 혁신이 AI 인프라의 새로운 장을 이끌 것입니다.

지난 2년간 중국에서 뜨거운 기술 화두 중 '100인 모델 대결'이 유명해졌습니다. 2020년부터 중국은 대형 모델 개발이 가속화되는 시기에 돌입했다. 과학기술부 차세대인공지능개발연구센터가 발표한 보고서에 따르면, 중국은 현재 10억 개 이상의 매개변수를 갖춘 79개의 대형 모델을 출시했다. 많은 IT 기술 제조업체는 대형 모델의 연구 및 교육에 전념하고 이를 다양한 수직 분야에 적용합니다.

대형 모델의 등장과 함께 AI 개발은 새로운 시대로 접어들었고, 이는 AI 개발 모델에도 변화를 가져왔습니다. 그러나 이는 또한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크, 데이터 검색 및 내결함성 스케줄링을 지원하는 인프라에 대한 더 높은 요구 사항을 제시합니다.

1. 대형 모델을 교육하려면 막대한 컴퓨팅 리소스와 고성능 컴퓨팅 기능이 필요하므로 기업의 투자가 필요합니다. 대규모 병렬 처리 컴퓨팅 클러스터. 이는 하드웨어에 문제가 될 뿐만 아니라 전체 아키텍처 설계에 심각한 테스트를 초래합니다.
2. 대형 모델을 훈련하는 과정에서 요구되는 방대한 훈련 세트와 데이터에 대처하기 위해 기업에는 대형이고 효율적인 저장 장치가 필요합니다. 이는 기업의 스토리지 인프라 , 데이터 관리 및 시스템 설계 에 대한 엄청난 과제 입니다.
3. 대형 모델은 대규모 데이터 세트에 액세스해야 하기 때문에 기업은 데이터베이스가 필요한 대규모 데이터를 효율적인 방식으로 저장하고 검색할 수 있는지 확인해야 합니다. 기존의 일괄 처리 방법은 더 이상 즉각적인 피드백과 동적 데이터에 대한 요구 사항을 충족할 수 없습니다.

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이러한 과제를 극복해야만 기업은 빅 데이터 모델의 기능을 완전히 활용하고 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다. 그러나 이러한 문제를 해결하려면 많은 리소스를 투자하고 강력한 인프라 지원이 필요합니다. 이는 많은 기업에게 어떻게 하면 병목 현상을 극복할 수 있을까요?

답은 1월 2일

5 WOT 글로벌 기술 혁신 컨퍼런스 2023·심천역 'AI 슈퍼 베이스' 텐센트 클라우드 특별 세션에서 발표됩니다! 이 특별 세션에서는 Tencent Cloud의 게스트 5명이 이기종 컴퓨팅, 네트워크, 클라우드 네이티브, 스토리지 및 벡터 데이터베이스의 5가지 측면을 소개합니다.

Tencent Cloud는 대규모 모델 추론을 최적화합니다. 실용적인 경험과 독특한 비밀

• Tencent Cloud가 대규모 AI 모델 교육을 위해 어떻게 고속도로 수준의 네트워크 채널을 제공하는지 공유합니다.
• GPU 부족 문제를 해결하기 위해
• 사용 방법을 논의합니다. AI 애플리케이션 교육의 컴퓨팅 성능 및 문제점 Chang은 AGI
• 구현에 대한 실제 경험과 에 대해 설명합니다. 는 Tencent Cloud 벡터 데이터베이스의 기술 아키텍처 및 기능. 은 여러 각도
에서 기술 기반 딜레마
• 에서 벗어날 수 있는 방법을 기업에 제공하는 것을 목표로 합니다. 더욱 흥미진진한 콘텐츠와 기술정보가 여러분을 직접 만나보길 기다리고 있습니다!

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