主流 建设模式 第1篇
面向各地方政府以云计算、大数据、智慧城市、虚拟现实、人工智能、区块链等技术应用为核心发展方向的顶层规划布局,围绕利用新一代信息技术对农业、工业、服务业进行全方位、全角度、全链条的数字化改造升级需求,通过合力打造面向未来的智算中心、智算产业促进中心等产业配套载体,构建“产业+配套、平台+生态、数字+赋能”数字产业生态,吸引相关技术企业落户本地,逐步促进产业集群规模化发展,立足本地,辐射带动周边,推动数字经济高质量发展。
主流 建设模式 第2篇
机器人是人工智能技术多领域应用的重要载体,主要分为工业机器人、服务机器人和特种机器人。作为一种重要的智能硬件,随着计算机视觉、机器学习、智能语音等多种智能算法技术的进步,机器人产业也将实现飞速的发展。
《中国机器人产业发展报告(2022年)》数据显示,2022年中国机器人市场规模约为174亿美元,五年年均增长率达到22%,其中工业机器人和服务机器人市场规模均保持增长,二者呈现出齐头并进、快速发展的态势。
主流 建设模式 第3篇
虚拟数字人是可以感知、规划、行动的虚拟形象,由计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等技术生成,具备类人外貌、交互能力等高度拟人化特征,是元宇宙的重要组成部分。虚拟数字人正逐步“闯入”现实虚拟数字人的应用领域非常广泛,按照应用场景或行业的不同,已经出现了虚拟主播、虚拟偶像等娱乐型数字人,虚拟教师等教育型数字人,虚拟客服、虚拟导游等助手型数字人,替身演员、虚拟演员等影视数字人应用。据《虚拟数字人深度产业报告》预测,2030年我国虚拟数字人整体市场规模将达到2,700亿元。
智算中心助力虚拟数字人应对AI算力和算法挑战虚拟数字人相关的建模、驱动、渲染和感知交互均需要巨量的算力支撑。当前,虚拟数字人的建模以基于3D建模软件的手工建模+真人驱动为主。
随着AIGC等AI技术的应用,基于AI算法的自动建模将逐步替代手工建模,成为数字人建模的主要方式。与此同时,基于AI算法的数字人驱动也将逐步替代当前以“中之人”驱动为主的真人驱动方式。与此同时,视觉感知、语音识别和语音合成以及自然语言处理等多种AI算法在数字人中的应用,将推动数字人向“数智人”转变,也是虚拟数字人应用普及的关键。智算中心可以为虚拟数字人制作、感知交互提供强大的算力和算法支撑,加速虚拟数字人产业的商业化落地。
主流 建设模式 第4篇
借助ICT基础设施企业物理设施建设优势,通过承建智算中心,搭建产业合作平台,集成最新的人工智能加速芯片和存储介质等,使其成为各新兴计算单元进行大规模融合的重要载体,从需求侧刺激硬件重构和软件定义等融合架构技术创新发展。通过推进平台、框架和算法的协同优化,打通人工智能软硬件产业链,打造人工智能算力技术和产业生态。依托人工智能行业领域企业的专精优势,通过成立合资公司等形式参与智算中心建设和运营,借助智算中心平台扩大自有生态优势。
主流 建设模式 第5篇
在智算中心总体架构的基础上,聚焦智算中心建设与应用中涉及的关键技术,进一步提出智算中心建设架构**。智算中心建设架构由四大关键环节组成,分别是算力基建化、算法基建化、服务智件化、设施绿色化,“四化”相互支撑、相互协调,共同构建起智算中心高效运行体系**。
同时,在总体架构三项服务、三项目标的基础上,进一步拓展丰富智算中心的功能和目标,实现对外提供数据服务、算力服务、算法服务、生态服务四大服务,支撑达成AI产业化、产业AI化、治理智能化、产业集群化四大目标。
主流 建设模式 第6篇
平台服务层主要提供AI训练与推理服务、数据治理服务、运营运维服务等,并通过智算OS实现自动化、智能化,有效摆脱人力束缚,促进算力高效释放并转化为生产力。业务系统层是面向用户端的统一服务入口,向下整合各层级核心功能,为用户提供多元化、高质量的智算服务,满足生产中不同阶段、不同场景的智算需求。
智算OS以智算中心为载体,通过建设多元、开放的智算平台,融合国际、国内先进人工智能技术,形成标准化、模块化的模型、中间件及应用软件,以开放接口、模型库、算法包等方式向用户提供如行业大模型、自动驾驶、元宇宙、智慧科研等人工智能服务,促进人工智能技术成果的开放与共享,构建开放的智算生态。
主流 建设模式 第7篇
随着大数据和人工智能的发展、普及和成熟,越来越多的科学研究从假设推动的范式向数据驱动的范式转变,利用大数据和计算机技术挖掘科学洞见。在生命科学领域,通过采用深度学习方法处理海量数据,已经在蛋白质结构预测等领域实现了落地应用。
采用传统的冷冻电镜三维重构方法,实验仪器昂贵,且图像重构需要耗费大量计算力,而采用传统的分子动力学结构预测计算方案,在平均10300的搜索空间枚举蛋白质的可能构型,需要极高的算力和漫长的计算时间,因此在过去50年的时间,仅有17%的人类蛋白质组得到结构解析。
在智能算力的支持下,DeepMind开发了基于注意力机制深度神经网络的AlphaFold2模型,通过对当前已经测序的数十万蛋白质结构数据和数百万蛋白质序列数据进行学习,实现了端到端直接预测蛋白质的三维结构,并取得了突破性进展,预测结果准确率达到了。相较于使用费用高昂的实验仪器,单个蛋白结构的预测时间缩短到了分钟级。AlphaFold2的开发是以巨量算力为支撑,具体来说,其训练数据准备消耗了约2亿核时的CPU算力,训练过程消耗了约300PD的AI算力。
主流 建设模式 第8篇
国家_《2021年国民经济和社会发展统计公报》显示,2021年全年总诊疗人次亿人次,基本医疗保险覆盖亿人。然而,各个地区医疗服务水平参差不齐,医疗服务资源不均等现象普遍存在,基层患者尤其是偏远地区的患者难以获得高质量的医疗救治。
AI辅助诊断助力解决诊疗“三大难题”当前,医疗诊断主要面临三大挑战:
一是数据量巨大。粗略估算诊疗人次所对应的就医环节及相应的医疗数据质量,加上血压、心率、体重、心电图等医疗监测数据,规模早已突破TB级,并且以“秒”为单位持续更新叠加,需要强有力的算力支撑平台。
二是数据结构多元。不仅包含大量医学术语、专业名称,还包括文档、影像、视频等非结构化数据,对AI服务器等新型智能计算硬件要求较高。
三是数据实时处理要求高。医疗服务中存在大量时间性强和决策周期短的应用场景,如临床中的诊疗和用药建议、健康指标预警等,对在线计算、实时处理的需求显著,亟需构建强大的算力平台支撑基于医疗健康领域数据规模化知识图谱。
医疗机构通过引入AI辅助诊疗,可实现诊断、治疗工作的智能化。从算力需求看,人工智能辅助诊疗应用涉及海量图形数据的处理,所需的算力要求较高。智算中心具备的强大算力可以支持大规模、高难度的模型训练,全方位支撑海量医疗影像数据的分析挖掘和精准诊断,能够有效缩短诊断时间,提高诊疗效率。
主流 建设模式 第9篇
根据城市规模和产业发展定位的需求,以及经济社会发展等因素,由政府为主导,与企业开展合作,以智算中心项目为依托,建设配套产业园区和人才培养平台等,分类给予针对性的优惠政策,吸引人工智能及其相关领域企业和人才向智算产业园区聚集。针对重点行业的特色应用开展试点示范,形成一批可推广的典型应用创新模式。引导有智算需求的企业积极接入智算中心,使用智算中心服务,加速企业集聚和数据共享。
政府根据智算中心运营的特点进行规划与开发,并在此基础上为园区提供政策支持、税收优惠等,加快应用落地,引领塑造产业生态。
主流 建设模式 第10篇
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
主流 建设模式 第11篇
加快梯次布局,打造一批城市级智算中心。对于产业智能化发展需求迫切、人工智能产业集聚的地区,可新建围绕人工智能产业需求设计、为人工智能提供专门服务的智算中心,按照适度超前原则配置优质算力资源,提供兼具公有、专用、弹性计算的服务能力,满足不同应用场景和多类型用户的需求,面向当地企业、科研院所等提供科研创新、人才培养、应用孵化、产业发展等服务,打造“易用”“好用”的智算中心。
强化普惠智能算力高质量供给,降低算力使用门槛,推动智能算力服务与物联网和区块链等技术融合创新,打造具有地方特色服务本地辐射周边的智算中心。加强场景赋能,按需建设专业型智算中心。开展面向性能、价格、效益等多方面的测算,形成应用需求供给和可持续的长效动力机制,加快重点行业的智算中心建设,围绕智能经济、智能社会、科研活动、国家重大活动和重大工程等领域的人工智能创新应用场景,加强供需对接,打造特色场景智算中心,发挥倍增效应,做大做强形成规模化应用,带动人工智能和相关产业发展。
主流 建设模式 第12篇
面向京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝,以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等全国一体化算力网络国家枢纽节点和数据中心集群,以及人工智能产业领域应用场景多元和科教资源丰富的优势地区,建设智算中心,以智算中心为牵引推动人工智能领域创新要素集聚,打造人工智能产业生态圈。新建智算中心作为新型公共算力基础设施和赋能平台,应支撑国家和区域内重要需求、科研创新和战略任务落地,为AI大模型训练、自动驾驶、生物工程、智能制造、数字孪生、空间地理等人工智能探索应用提供强大的智能算力服务,通过智能算力服务赋能产业升级,带动区域经济发展。
主流 建设模式 第13篇
AI技术成为继计算机之后,科学家新的生产工具,并催生出了新的科研范式AI for Science。科学家们用AI技术去学习科学原理,根据实验或者计算产生的数据对所求解的科学问题进行建模,从而使复杂问题得到有效解决。近年来,AI也被证明能用来做规律发现,帮助人类从大量的复杂数据中,抽取一些人类观察不到的高维信息和高价值规律,不仅在应用科学领域,也能在自然科学领域发挥作用。AI for Science 不仅带来了科研效率的显著提升,还能降低科研成本,让更多人都能参与到科学研究中来。
主流 建设模式 第14篇
分子动力学模拟通过求解原子运动的经典力学牛顿方程对相空间进行采样,可以研究体系在相空间的演化过程,还可以通过统计方法得到体系在非零温度下的各种性质,是当前材料和生物化学领域最常用的计算研究方法之一。
近年来,借助神经网络从大量数据中获得规律的优势,将第一性原理计算结果作为训练数据,利用神经网络训练构建势函数的方法引起了广泛的关注。该系列方法从上世纪90年代开始,经过二十多年的发展,在准确性、可扩展性等方面得到了提升,比较常用的方法有DeePMD、SchNet、GAP、MTP等。
2020年深度势能(DP)团队因“结合分子建模、机器学习和高性能计算相关方法,将具有从头算精度的分子动力学模拟的极限提升至1亿个原子规模”,斩获了当年的戈登·贝尔奖(Gordon Bell Prize)。原子间机器学习势函数已经应用于许多实际研究中,可以用于模拟复杂的、多元素的晶体、非晶、液晶、界面、缺陷和掺杂等实验体系,计算精度接近从头算,计算速度却可以比从头算快数百到上千倍。