Шэньчжэньские отечественные чипы успешно обучают крупные модели искусственного интеллекта уровня триллиона: опираясь на Huawei Ascend 910C, он достигает промышленных стандартов эксплуатации – ITHome

ИТ Главная страница 5 июня, согласно сегодняшним новостям «Shenzhen Release», команда проекта платформы обучения искусственному интеллекту Шэньчжэньского университета Хэтао вместе с соответствующими командами из Харбинского технологического института (Шэньчжэнь), Шэньчжэньского научно-исследовательского института больших данных и Huawei сотрудничала с вычислительной платформой искусственного интеллекта города Шэньчжэнь для проведения совместных исследований по обучению больших моделей отечественных вычислений.Опираясь на отечественную вычислительную мощность AI Ascend 910C, было завершено полное постобучение параметров большой модели DeepSeek-V4-Pro с 1,6 триллионами параметров.。

Эта практика позволила сторонним организациям по всему миру накопить важный опыт для завершения этого уровня обучения моделей на отечественных вычислительных платформах, а также подтвердила, что отечественные чипы искусственного интеллекта могут поддерживать обучение моделей со сверхбольшими параметрами мирового класса.

В настоящее время проект достиг модельного коэффициента использования вычислительной мощности (MFU) более 30%, а эффективность обучения ключевых операторов выросла на 14%.Все показатели соответствуют операционным стандартам отраслевого уровня.。

Also Read

Хит потокового мультимедиа порождает продолжение: классика 2000 года «Как Гринч – похититель Рождества» получит продолжение в прямом эфире, Джим Керри ведет переговоры о возвращении – IT-HERE.RU

Сообщается, что оценка Momenta выросла до 9 миллиардов долларов США, и компания намерена привлечь 1 миллиард долларов США в ходе IPO в Гонконге.

Исследование: почти 80% центров обработки данных по всему миру подвергаются повышенному риску климатических катастроф, таких как наводнения и пожары – IT Home

С точки зрения технического применения вызов существующих моделей для выполнения бизнес-выводов и полного обучения параметров модели с нуля относится к различным техническим звеньям. Между ними существуют очевидные различия в технических сложностях и требованиях к оборудованию.Результаты этого теста показывают, что домашние вычислительные мощности ИИ могут выполнять сложные задачи обучения больших моделей, и соответствующие технические пути осуществимы.。

Согласно предыдущим отчетам IT House, на конференции Huawei Full Connectivity Conference 2025 в сентябре прошлого года вице-президент и поочередный председатель Huawei Сюй Чжицзюнь заявил, что чипы Ascend будут продолжать развиваться, и новые чипы все еще планируются.

Отказ от ответственности: внешние ссылки перехода (включая, помимо прочего, гиперссылки, QR-коды, пароли и т. д.), содержащиеся в статье, используются для передачи дополнительной информации и экономии времени выбора. Результаты предназначены только для справки. Это утверждение содержится во всех статьях IT House.