大内密探之零零性性:第15届金扫帚奖初选公布《超能一家人》等入围

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"大内密探之零零性性",　　据Omdia预计，全球机器人人工智能芯片组市场规模将达到8.66亿美元，这将有助于GenAI在机器人领域的普及化。　　Omdia指出，自从Google在2022年推出了用于机器人应用的变压器RT-1以来，多个企业都在大力推动GenAI在机器人中的广泛应用。除Google外，Meta、OpenAI和丰田等公司正在其机器人应用中试用或测试各种基础模型。CloudMinds、OrionStar等中国服务机器人供应商，已经成功开发出自己的基础模型，并计划将这些模型与客户端软件系统集成。　　但是，GenAI是资源密集型技术。在大多数行业中，由于模型需要大型图形处理单元（GPU）集群进行训练和推理，通常将GenAI部署在云端。与之相反的是，机器人更倾向于本地处理，因为他们所参与的任务和业务关键应用通常优先考虑实时控制和超低延迟响应。　　Omdia应用智能首席分析师苏廉节评论道：“尽管NVIDIA的GPU仍然是云基础设施和机器人的首选人工智能芯片组架构，但Qualcomm、Intel和AMD等非GPU供应商已经推出了针对机器视觉、导航和测绘以及功能安全等设备端机器人应用的人工智能系统级芯片（SoC）或专用人工智能芯片组。”　　令人鼓舞的是，GenAI的广泛应用还促进了人形机器人的普及。人形机器人是最接近人类形态的机器人，因此许多机器人技术专家认为其与类人GenAI的结合将是天作之合。在这波热潮中，AgilityRobotics、BostonDynamics、Figure、Tesla、傅利叶智能、达闼和优必选等公司已推出用于工业和服务领域的各种人形机器人。但是，该技术仍处于起步阶段，未来五年不可能大规模推广。自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）仍是GenAI较为成熟的应用形式。　　苏廉节总结道：“该行业不应专注于炒作，而应集中精力夯实数据和技术基础。对于机器人供应商而言，他们需要通过各种模型优化技术扩展机器人中低功耗GenAI的功能，强调实时控制和性能，并更善于利用计算和连接相互融合所带来的优势。对于机器人用户而言，开发特定领域的GenAI模型与对道德、安保、安全和性能进行严格审查，将极大促进采用GenAI的机器人的普及。”股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"大内密探之零零性性",　　来源：新闻　　　3月13日消息，美国时间周二，Facebook母公司Meta公布了两个数据中心规模新集群的技术细节，它们各自拥有超过2.4万个GPU，并在硬件、网络、存储、设计、性能和软件等方面上，专为支持大型语言模型如Llama3进行训练而深度优--**--　　来源：新闻　　　3月13日消息，美国时间周二，Facebook母公司Meta公布了两个数据中心规模新集群的技术细节，它们各自拥有超过2.4万个GPU，并在硬件、网络、存储、设计、性能和软件等方面上，专为支持大型语言模型如Llama3进行训练而深度优化。　　这两个新集群基于Meta先前研究超级集群（RSC）的成功。RSC自2022年启用以来，已展现出强大的计算力。　　在硬件配置方面，每个集群都配备了24576个英伟达TensorCoreH100GPU（每个数万美元），与之前使用的16000个英伟达A100GPU相比有了明显提升，这将极大地促进自然语言处理、语音识别和图像生成等人工智能研究和开发工作。　　Meta表示，这种升级不仅在数量上有所增加，其性能上的跃进也将支持更大、更复杂的模型，为生成式人工智能产品的开发铺平道路。　　Meta计划在2024年底之前，将其人工智能基础设施扩大到高达35万个H100GPU。目标是拥有相当于近60万个H100GPU的算力。图片来源：Meta官方博客　　虽然两个新集群的GPU数量相同，但它们在网络基础设施方面各有差异，均支持400Gbps端点之间的互联。其中一个集群采用了基于Arista7800交换机配合Wedge400和Minipack2OCP机架交换机的远程直接内存访问（RDMA）和融合以太网（RoCE）网络解决方案，而另一个则应用了英伟达Quantum2InfiniBand网络架构。　　值得一提的是，两个集群均基于Meta自研的开放GPU硬件平台GrandTeton构建，这是公司为支撑大型AI工作负载而开发的GPU基础硬件平台。作为Zion-EX平台的后续产品，GrandTeton在主机到GPU的带宽、计算及数据网络带宽、以及功率包络等方面都实现了显著的增强。　　此外，这些集群充分利用了Meta专为GrandTeton等方案设计的OpenRack电源和机架架构，提高了数据中心的灵活性。　　Meta的OpenRackv3硬件设计引入了一个灵活的机架配置方案。与传统的固定母线设计相比，它允许在机架中的任意位置安装电源架，从而使机架配置更加灵活。　　在建设这些新集群时，Meta特别关注了每台服务器吞吐量、机架数量减少及能源效率之间的平衡。通过对机架内服务器数量的定制化设计，Meta确保了这些集群在提供高性能的同时，也达到了能源的高效利用。　　在存储技术上，这些集群运用了LinuxFilesystem中的UserspaceAPI，并得到了Meta自家Tectonic分布式存储方案的加持。与此同时，Meta还与Hammerspace合作，一道开发了并行网络文件系统（NFS）。　　两个集群均基于配备了最新高容量E1.SSSD的YV3SierraPoint服务器平台。为了优化网络利用率，Meta进行了网络拓扑和路由的调整，并部署了英伟达的集体通信库（NCCL）。NCCL是一套针对英伟达GPU和网络进行优化的标准通信例程库。　　Meta还在积极推进其PyTorch基础AI框架的发展，以应对数十万GPU的训练需求。Meta的技术项目经理凯文·李（KevinLee）、生产网络工程师阿迪·甘吉迪（AdiGangidi）以及生产工程总监马修·奥尔德姆（MathewOldham）在最新博客中共同表达了公司的技术愿景和战略。他们强调，Meta将致力于人工智能软件和硬件的开放式创新，启动人工智能联盟，建立一个开放的生态系统，“为人工智能开发带来透明度、审查和信任，并带来每个人都能从中受益的创新，这些创新以安全和责任为首要考虑因素”。　　这篇博文继续强调：“面对未来，我们意识到昨天和今天有效的方法可能无法满足明天的需求。因此，Meta将不断评估和改进其基础设施的各个方面，从物理和虚拟层到软件层等。我们的目标是创建一个既灵活又可靠的系统，以支撑快速发展中的新模型和研究工作。”（小小）股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：及秋柏

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编 审：阙永春

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