至顶网软件频道消息: 谷歌今天开始在自己的公有云上提供了一个新的图形加速器,以更好的支持人工智能和虚拟桌面工作负载。
据悉,谷歌采用的芯片是Nvidia的P4,这让谷歌云平台支持的Nvidia GPU数量增加到4个,而且所有这些都是从2017年2月以来添加的。Nvidia扩展其GPU产品线的步伐反映了企业采用人工智能的速度越来越快。
P4的起价为每小时60美分,是4款GPU中价格第二低的。在处理最多4个字节的单精度值时,该芯片可提供5.5 teraflops的性能。
Nvidia还为P4配备了8GB GDDR5内存,专门设计用于GPU。片上芯片内存要比普通内存更快,因为让数据更接近GPU核心,从而减少延迟。
在人工智能部署方面,谷歌认为基于云的P4主要用于机器学习推理,也就是数据处理神经网络在经过适当训练之后可以在生产环境中做的事情,这是一种完全不同的任务,有时候利用更强大的GPU可以实现更好的性能。
P4也适用于虚拟桌面环境。它采用了Grid,这个Nvidia软件可以在多个虚拟机之间分配GPU硬件资源。此外,谷歌还支持合作伙伴Teradici的工具,该工具可以将运行在虚拟机中应用流式传输到员工的本地设备上。
谷歌瞄准的第三种场景是视频流。根据Nvidia的说法,该芯片有3个视频处理引擎,可以实时转码多达35个高清流。
另外,GPU在谷歌的技术战略中扮演着越来越重要的作用,因此Nvidia也成为谷歌的一个重要合作伙伴。话虽如此,但谷歌并不完全依赖于这家AI处理器的芯片制造商。谷歌还支持Tensor Processing Units,这款内部设计的芯片可定制用于运行神经网络,每个神经网络可提供180 teraflops的巨大计算能力。
好文章,需要你的鼓励
本文揭示了AI时代CIO的七项关键行为特征,基于对多位CIO和AI专家的深度访谈。专家指出,AI精通的CIO需具备实用AI素养、战略视野和变革领导力,能将技术与业务战略对齐,建立强大数据治理基础。文章详细解析了分析型AI、生成式AI和智能体AI三大技术领域,强调数据基础的重要性,并提出CIO应从项目思维转向产品思维,通过跨职能团队实现端到端价值交付。
斯坦福大学等机构联合开发的CIFT系统首次解决了机器人"近视眼"问题,通过精确控制真实数据和合成数据的混合比例,让机器人在陌生环境中的表现提升54%以上。该系统包含多视角视频增强引擎MVAug和数据组合优化策略,能够预测数据失效的"去相干点",确保机器人学习真正重要的任务特征而非环境表象,为实用化通用机器人奠定了重要基础。
尽管苹果在AI竞赛中看似落后,但其私有云计算基础设施展现了技术优势。当行业为追赶大语言模型而降低隐私标准时,苹果坚持原则,开发出保护用户数据隐私的技术方案。谷歌最新宣布的类似实施方案验证了苹果技术路线的正确性,这可能推动其他AI实验室采用相同做法,为用户隐私带来重大胜利。
香港中文大学研究团队开发的Search-R3系统成功解决了大语言模型推理与搜索分离的问题,通过两阶段训练让AI在深度思考过程中直接生成搜索向量。该系统在多个领域测试中显著超越现有方法,特别是启用推理后性能提升明显,为AI系统设计提供了推理与搜索统一的新范式,展现了从专门化向通用化发展的重要方向。