- OpenAI के साथ मिलकर विकसित किया गया नया सुपर कंप्यूटर 285,000 से अधिक CPU कोर, 10,000 GPU और 400 गीगाबिट प्रति सेकंड नेटवर्क कनेक्टिविटी के साथ प्रत्येक GPU सर्वर के लिए एक एकल प्रणाली है।
- Microsoft लिखता है कि cपर सूचीबद्ध अन्य मशीनों के साथ तुलना में TOP500 सुपर कंप्यूटर दुनिया में, उनकी प्रणाली शीर्ष पांच में शुमार है।
- इस साल का बिल्ड इवेंट आश्चर्य से भरा था। देखें कि हमारे. से क्या खबर है माइक्रोसॉफ्ट बिल्ड 2020 सेक्शन.
- माइक्रोसॉफ्ट न्यूज हब वह जगह है जहाँ आपको हमेशा कंपनी के बारे में सबसे महत्वपूर्ण कहानियाँ मिलेंगी।
Microsoft ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप OpenAI के साथ पिछले साल जिस साझेदारी की घोषणा की थी, वह उपयोगी रही है, कहने के लिए कम से कम, क्योंकि, इस साल के बिल्ड इवेंट में, उन्होंने घोषणा की कि उन्होंने दुनिया का पांचवां सबसे शक्तिशाली एआई कंप्यूटर बनाया है।
Microsoft AI सुपरकंप्यूटर के तकनीकी विनिर्देश क्या हैं?
OpenAI के साथ मिलकर विकसित किया गया सुपरकंप्यूटर प्रत्येक GPU सर्वर के लिए 285,000 से अधिक CPU कोर, 10,000 GPU और 400 गीगाबिट प्रति सेकंड नेटवर्क कनेक्टिविटी वाला एक एकल सिस्टम है।
माइक्रोसॉफ्ट एक ब्लॉग पोस्ट में लिखते हैं वह सीTOP500. पर सूचीबद्ध अन्य मशीनों के साथ तुलना दुनिया में सुपर कंप्यूटर, उनका सिस्टम शीर्ष पांच में है।
यह एक बार में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सौ रोमांचक चीजें और कंप्यूटर दृष्टि में सौ रोमांचक चीजें करने में सक्षम होने के बारे में है, और जब आप इन अवधारणात्मक डोमेन के संयोजन देखना शुरू करते हैं, तो आपके पास ऐसे नए एप्लिकेशन होंगे जिनकी अभी कल्पना करना भी मुश्किल है।
ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने कहा।
Microsoft AI सुपरकंप्यूटर का उपयोग किस लिए किया जा रहा है?
माइक्रोसॉफ्ट ने घोषणा की कि वह जल्द ही अपने माइक्रोसॉफ्ट ट्यूरिंग मॉडल को ओपन-सोर्स में पेश करना शुरू कर देगा, और उन्हें एज़ूर मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण के लिए व्यंजनों की पेशकश करेगा।
यदि आप एक डेवलपर हैं, तो यह आपको भाषा मॉडल के उसी परिवार तक पहुंच प्रदान करेगा जिसका उपयोग Microsoft अपने सभी उत्पादों में भाषा की समझ को बेहतर बनाने के लिए कर रहा है।
वे डीपस्पीड के नए संस्करण के साथ सुपरकंप्यूटर का भी उपयोग करेंगे।
जो लोग इससे परिचित नहीं हैं, उनके लिए डीपस्पीड PyTorch के लिए एक ओपन-सोर्स डीप-लर्निंग लाइब्रेरी है, जो बड़े वितरित मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति की मात्रा को कम करता है।
अपडेट तीन महीने पहले जारी किए गए वर्जन से काफी बेहतर है। अब, यह एक ही बुनियादी ढांचे पर डीपस्पीड के बिना एक ही काम करने की तुलना में 15 गुना बड़े और 10 गुना तेज प्रशिक्षण मॉडल की अनुमति देता है।