亚马逊云科技2022 re:Invent全球大会昨日开幕。会上,亚马逊云科技推出三款分别由三种新的自研芯片支持的Amazon EC2实例。
配备了AWS Nitro V5的C7gn实例,作为一款网络优化型实例,带宽提升到了200Gbps,同时每秒数据包转发性能提升50%,为网络密集型工作负载提供了更高性能。Hpc7g实例配备Amazon新一代Arm处理器Graviton3E,与Hpc6a相比性能提高了20%,为亚马逊云科技的高性能计算工作负载提供了超高性价比。Inf2实例配备Amazon最新Inferentia2机器学习加速推理芯片,专为大型深度学习模型而设计,与Inf1相比可提供高达4倍的吞吐量,降低多达10倍的延迟。
我们的科技留言板“有意见”如下
@卡卡卡卡西:云厂商造芯片已经成了共识,一是可以降本增效,二还可以提高自主能力,亚马逊2015年收购了芯片制造商Annapurna Labs后就开始自研芯片了,这次发的Graviton3E是其三代服务器芯片的进阶版,运算效率又有了30%的提升,之后服务器芯片市场,主流芯片厂商会越来越难捞油水了。
@TOFU:Graviton是Arm在云计算中很好的例子,这次Graviton3E最多可以提供64个vCPU 内核和128GiB的内存,负载执行效率提升35%。云计算厂商最近都在积极研发和部署ARM架构的产品,除了AWS,微软、Google、华为云也都有涉足,看来ARM架构才是云计算的未来。
@华强萨日朗:这次大会上亚马逊云科技也宣布和黑莓扩大合作,黑莓使用的是AWS Graviton2处理器。本次发布的Graviton3E是Graviton3的一个变种,Graviton3相较于Graviton2有25%的性能提升,这能够为更多的行业带来更高的效率。
好文章,需要你的鼓励
AI实验室不再与企业签署昂贵的数据合同,而是通过Mercor平台招募前员工获取行业知识。Mercor为投资银行、咨询公司和律所的前员工与OpenAI、Anthropic等AI实验室搭建桥梁,向行业专家支付高达每小时200美元来训练AI模型。该公司年化经常性收入达5亿美元,估值100亿美元,每天向承包商支付超150万美元。
以色列理工学院和IBM研究院联合开发了FINAL评测基准,用自然语言描述的方式让大语言模型检测文本中的事实错误。研究测试了四个顶级AI模型,发现最好的表现也只有0.67的F1分数。分析显示AI存在两大缺陷:误将遗漏信息判为错误,以及对符合其知识的错误过于宽容。
作为AI热潮的最大受益者,英伟达成为首家市值突破5万亿美元里程碑的上市公司。受特朗普总统表示将与习近平主席讨论该公司Blackwell芯片消息推动,公司股价周三上涨超过5.6%。英伟达CEO黄仁勋预计AI芯片销售额将达5000亿美元,并为美国建设七台新超级计算机。该公司还投资10亿美元于诺基亚,用于AI原生5G和6G网络开发。这一里程碑距离突破4万亿美元仅三个月。
Harmonic团队开发的Aristotle系统在2025年国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平,成功解决6道题目中的5道。该系统创新性地结合非正式推理与严格的形式化证明,采用蒙特卡洛图搜索和引理分解技术,不仅能解决竞赛问题,还为实际数学研究做出贡献,标志着AI数学推理的重大突破。