Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
.webp)
Hammerspace memperkenalkan arsitektur data unik untuk pelatihan LLM
Generatived
20/11/23, 21.32
Hammerspace, orkestrator terkemuka dari Next Data Cycle, mengumumkan arsitektur data unik untuk melatih inferensi model bahasa skala besar (LLM) dalam lingkungan hyperscale. Arsitektur inovatif ini adalah satu-satunya yang memungkinkan para insinyur AI untuk menciptakan arsitektur data terpadu yang menggabungkan kinerja sistem file paralel kelas superkomputer dengan kemudahan akses aplikasi dan penelitian ke NFS standar.
Keberhasilan strategi AI bergantung pada kemampuannya untuk menskalakan GPU dalam jumlah besar dan fleksibilitas untuk mengakses silo data lokal dan terdistribusi. Organisasi juga harus dapat menggunakan data terlepas dari perangkat keras atau infrastruktur cloud yang digunakan saat ini dan memiliki kontrol keamanan yang diperlukan untuk mempertahankan kebijakan tata kelola data. Persyaratan ini sangat penting dalam pengembangan LLM. LLM sering kali memerlukan penggunaan ratusan miliar parameter, puluhan ribu GPU, dan ratusan petabyte data tidak terstruktur dari berbagai jenis.
Hammerspace mengumumkan arsitektur terbukti yang secara unik memberikan kinerja, kemudahan penerapan, dan dukungan perangkat lunak dan perangkat keras berbasis standar yang diperlukan untuk memenuhi persyaratan unik saluran data dan penyimpanan data LLM. Sistem file berkinerja sangat tinggi milik perusahaan ini menggabungkan seluruh saluran data ke dalam satu sistem file global paralel, mengintegrasikan infrastruktur dan data yang ada dengan kumpulan data dan sumber daya baru saat ditambahkan.
Arsitektur Hammerspace menciptakan lingkungan data global terpadu dan berkinerja tinggi yang dapat menjalankan semua fase beban kerja pelatihan dan inferensi LLM secara bersamaan dan berkelanjutan. Hammerspace menyederhanakan beban kerja AI dengan memanfaatkan data pelatihan di mana pun data tersebut disimpan, meminimalkan kebutuhan untuk menyalin dan memindahkan file ke repositori baru yang terpadu. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi overhead tetapi juga mengurangi risiko kesalahan dan ketidakakuratan dalam LLM. Pada tingkat aplikasi, data diakses melalui antarmuka file NFS standar, memberikan aplikasi akses langsung ke file format standar yang biasanya dirancang.
Bagikan artikel ini:
Tin tức mới nhất
TISIがJR西日本のAPI支援
29/9/26, 07.00
TISI(東京都新宿区)は、西日本旅客鉄道に対し「高セキュリティAPI基盤サービス」上で生成AIを活用した開発プロセスの支援を実施したと発表した。
アグレックスがデータ診断開始
29/9/26, 07.00
アグレックス(東京都新宿区)は、顧客データの品質分析と簡易名寄せを行い、生成AIで改善策を提示する「顧客データ品質AI診断サービス」を2026年10月1日より提供開始すると発表した。
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Bagikan artikel ini:
Bagikan artikel ini:
Kategori
Berita
AI dan hukum/peraturan/masyarakat
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Berita terkini
TISIがJR西日本のAPI支援
29/9/26, 07.00
TISI(東京都新宿区)は、西日本旅客鉄道に対し「高セキュリティAPI基盤サービス」上で生成AIを活用した開発プロセスの支援を実施したと発表した。
アグレックスがデータ診断開始
29/9/26, 07.00
アグレックス(東京都新宿区)は、顧客データの品質分析と簡易名寄せを行い、生成AIで改善策を提示する「顧客データ品質AI診断サービス」を2026年10月1日より提供開始すると発表した。






