- Новият суперкомпютър, разработен заедно с OpenAI, е единна система с повече от 285 000 ядра на процесора, 10 000 графични процесора и 400 гигабита в секунда мрежова свързаност за всеки GPU сървър.
- Microsoft пише, че cв сравнение с други машини, изброени в TOP500 суперкомпютри в света тяхната система се нарежда в първите пет.
- Тазгодишното събитие Build беше пълно с изненади. Вижте какви са новините от нашите Раздел Microsoft Build 2020.
- The Център за новини на Microsoft е мястото, където винаги ще намерите най-важните истории за компанията.
Партньорството, което Microsoft обяви миналата година със стартиращия изкуствен интелект OpenAI, беше плодотворно най-малкото, защото на тазгодишното събитие Build те обявиха, че са изградили петия най-мощен компютър с изкуствен интелект в света.
Какви са техническите характеристики на суперкомпютъра на Microsoft AI?
Суперкомпютърът, разработен заедно с OpenAI, е една система с повече от 285 000 ядра на процесора, 10 000 графични процесора и 400 гигабита в секунда мрежова свързаност за всеки GPU сървър.
Microsoft пише в публикация в блог че cв сравнение с други машини, изброени в TOP500 суперкомпютри в света, тяхната система се нарежда в първите пет.
Става въпрос за възможността да правите сто вълнуващи неща в обработката на естествен език наведнъж и сто вълнуващи неща в компютърното зрение, и когато започнете да виждате комбинации от тези перцептивни домейни, ще имате нови приложения, които е трудно дори да си представите в момента.
, каза главният изпълнителен директор на OpenAI Сам Олтман.
За какво ще се използва суперкомпютърът на Microsoft AI?
Microsoft обяви, че скоро ще започне да предлага своите модели на Microsoft Turing в отворен код и рецепти за обучението им в Azure Machine Learning.
Ако сте разработчик, това ще ви даде достъп до същото семейство езикови модели, които Microsoft използва, за да подобри езиковото разбиране във всички свои продукти.
Те ще използват и суперкомпютъра с новата версия на DeepSpeed.
За тези, които не са запознати с него, DeepSpeed е библиотека за дълбоко обучение с отворен код за PyTorch, което намалява количеството изчислителна мощност, необходима за обучение на големи разпределени модели.
Актуализацията е много по-добра от версията, издадена преди три месеца. Сега тя позволява тренировъчни модели повече от 15 пъти по-големи и 10 пъти по-бързи от това да правите едно и също нещо без DeepSpeed на същата инфраструктура.
