至顶网软件与服务频道消息:近日,斯坦福大学公布了最新的DAWNBench深度学习榜单,阿里云打破谷歌等企业创造的纪录,包揽图像识别比赛的四项第一,这也意味着阿里云可提供全球最快的AI计算服务。
斯坦福大学DAWNBench是人工智能领域最权威的竞赛之一,它是衡量深度学习优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件等综合解决方案实力的标准之一。在图像识别(Image Classification on ImageNet)榜单中,阿里云包揽了训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本四项第一,打破了谷歌等企业保持一年多的纪录。
(阿里云包揽训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本四项第一)
DAWNBench官方显示,阿里云异构计算服务训练ImageNet 128万张图片仅需2分38秒,基于含光800的AI服务识别一张图片仅需0.0739ms,同时在训练成本和推理成本上也实现世界纪录的突破。
据悉,此次阿里云创造四项纪录得益于阿里云自研加速框架AIACC及平头哥含光800。AIACC是阿里云自主研发的飞天AI加速引擎,首次实现了统一加速Tensorflow、PyTorch、MxNet和Caffe等主流深度学习框架,在相同的硬件平台下,AIACC能够显著提升人工智能训练与推理的性能。
含光800是阿里巴巴第一颗自研芯片,也是全球性能最强的AI推理芯片,性能及能效比全球第一,基于含光800的AI云服务每秒可实现1600万亿次级别深度学习计算。
近年来,深度学习模型越来越复杂,所需的计算资源和计算时间也大幅增加,昂贵的AI算力制约了AI应用的落地,提升性能、降低成本成为企业的重中之重。
阿里云计算平台通过软硬件协同创新实现了性能上的大幅提升,目前相关AI计算服务已经在图像识别、语音识别、内容推荐、自动驾驶、自然语言理解等人工智能场景得到了大规模应用。以国内AI创业公司地平线为例,该公司采用阿里云AI计算服务进行深度学习训练,性能提升3倍,并显著降低训练成本。
据了解,阿里云已开源了基于AIACC加速引擎的AI解决方案,基于含光800的AI云服务也将对外开放。
好文章,需要你的鼓励
Y Combinator合伙人Ankit Gupta与Anthropic预训练负责人Nick Joseph最近进行了一次深度对话。
微软研究院提出潜在分区网络(LZN),首次实现生成建模、表示学习和分类任务的真正统一。该框架通过共享高斯潜在空间和创新的潜在对齐机制,让原本独立的AI任务协同工作。实验显示LZN不仅能增强现有模型性能,还能独立完成各类任务,多任务联合训练效果更是超越单独训练。这项研究为构建下一代通用AI系统提供了新的架构思路。
9月13日的PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会上,“年度提问二:新工作时代:AI工作流由谁主导?”从企业实践到技术实现、从业务落地到战略决策,展开了一场高密度的思想碰撞与经验分享,将AI工作流背后的难题和解决路径彻底揭开。
上海AI实验室开发的VLAC模型让机器人首次具备真实世界自主学习能力。该系统如同给机器人配备智能导师,能实时评估动作效果并从中学习。在四个操作任务测试中,机器人成功率从30%提升至90%,仅需200次练习。技术结合视觉、语言理解和动作生成,支持跨场景适应和人机协作,为家庭服务、医疗护理等领域应用奠定基础。