Китай открива 2000 км широк AI изчислителен център

Китай активира това, което може би е най-големият в света разпределен AI изчислителен пул заедно с високоскоростна мрежа за данни, която е планирана повече от десетилетие, според официален държавен вестник.

Каза, че тази оптична мрежа е свързана изчислителни центрове разделени на разстояние, така че да могат да работят заедно почти толкова ефективно, колкото един гигантски компютър.

Изчислителната ефективност на широк 2000 км (1243 мили) пул изчислителна мощност, формиран чрез тази мрежа, може да достигне 98 процента от тази на един център за данни, каза Лиу Юнджие, член на Китайската академия по инженерство и главен директор на проекта, в доклад в четвъртък от Science and Technology Daily.

Зад кризата с Nexperia и технологичното напрежение между Китай и Холандия | Уебинар за технологиите на бъдещето в Китай

Зад кризата с Nexperia и технологичното напрежение между Китай и Холандия | Уебинар за технологиите на бъдещето в Китай

Най-добрите изчислителни центрове в Китай са рядко разпределени в страната. С тази технология те биха могли да работят безпроблемно заедно, за да ускорят развитието на най-мощните AI модели и други авангардни технологии.

„Последствията от тази специализирана магистрала за данни са революционни за сценарии с изключително високи изисквания в реално време, като обучение за големи модели на AI, телемедицина и индустриален интернет“, каза Лиу пред изхода.

The Future Network Test Facility (FNTF) е първият голям национален проект за научна и технологична инфраструктура в страната в информационния и комуникационния сектор. След повече от десетилетие строителство, той официално заработи на 3 декември.

Ролята на съоръжението за задвижване на развитието на изкуствен интелект е особено важен, предлагайки значителни спестявания както на време, така и на икономически разходи, според Лиу.

„Обучението на голям модел със стотици милиарди параметри обикновено изисква над 500 000 итерации. В нашата детерминистична мрежа всяка итерация отнема само около 16 секунди. Без тази възможност всяка итерация би отнела над 20 секунди повече – потенциално удължавайки целия цикъл на обучение с няколко месеца“, каза той.

Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта

Scroll to Top