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數(shù)據(jù)處理 關(guān)鍵字列表
OpenAI采用新數(shù)據(jù)類型MXFP4，推理成本降低75%

OpenAI采用新數(shù)據(jù)類型MXFP4，推理成本降低75%

OpenAI在其開源模型中采用MXFP4數(shù)據(jù)類型，這是一種4位浮點(diǎn)格式，通過微縮放塊技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高精度。相比傳統(tǒng)BF16格式，MXFP4可將計(jì)算和內(nèi)存需求降低約75%，使1200億參數(shù)模型僅需80GB顯存即可運(yùn)行。該技術(shù)不僅大幅減少硬件資源占用，還能將推理速度提升4倍，為云服務(wù)商和企業(yè)大幅降低AI部署成本。

Snowflake為自家分析引擎構(gòu)建Spark客戶端連接器

Snowflake為自家分析引擎構(gòu)建Spark客戶端連接器

Snowflake推出客戶端連接器，支持在其云數(shù)據(jù)倉庫中直接運(yùn)行Apache Spark代碼，無需集群設(shè)置。該方案基于Spark Connect的客戶端-服務(wù)器架構(gòu)，讓用戶可以使用Spark客戶端連接Snowflake分析引擎。據(jù)稱，預(yù)覽用戶的代碼運(yùn)行性能平均提升5.6倍，成本降低約40%。此舉體現(xiàn)了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫市場(chǎng)的融合趨勢(shì)。

BigQuery如何融合數(shù)據(jù)與AI實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型

BigQuery如何融合數(shù)據(jù)與AI實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型

AI雖具備變革企業(yè)洞察力的潛力，但成功依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量。大多數(shù)AI項(xiàng)目失敗源于數(shù)據(jù)混亂分散而非算法局限。谷歌BigQuery云數(shù)據(jù)AI平臺(tái)打破數(shù)據(jù)孤島，簡(jiǎn)化治理，加速企業(yè)AI應(yīng)用。通過AI自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析，并與Vertex AI深度集成，使企業(yè)能夠高效處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將智能商業(yè)轉(zhuǎn)型從愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

BigQuery如何結(jié)合數(shù)據(jù)與AI實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型

BigQuery如何結(jié)合數(shù)據(jù)與AI實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型

AI具有變革企業(yè)洞察力的巨大潛力，但成功取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量。多數(shù)AI項(xiàng)目失敗并非算法限制，而是數(shù)據(jù)混亂、分散和準(zhǔn)備不足。Google BigQuery云數(shù)據(jù)AI平臺(tái)專為打破數(shù)據(jù)孤島、簡(jiǎn)化治理和加速企業(yè)AI應(yīng)用而構(gòu)建。通過AI自動(dòng)化處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理和智能數(shù)據(jù)管道，BigQuery與Vertex AI的原生集成消除了數(shù)據(jù)遷移需求，讓更多用戶能夠直接使用AI功能，將數(shù)據(jù)到AI洞察的承諾變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

歐洲核子研究中心的粒子物理數(shù)據(jù)處理技術(shù)訪談

歐洲核子研究中心的粒子物理數(shù)據(jù)處理技術(shù)訪談

歐洲核子研究中心（CERN）作為大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)的所在地，已成為開放量子研究所三年試點(diǎn)階段的基地。該中心高級(jí)顧問夏爾瑪介紹，計(jì)算是CERN的三大支柱之一。中心需要將每秒4000萬次碰撞的數(shù)據(jù)快速篩選至1000次，再縮減至100次，處理時(shí)間約為2.5毫秒。CERN依靠模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)處理實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集，通過仿真模型預(yù)測(cè)碰撞結(jié)果。該中心開發(fā)的白兔精密定時(shí)系統(tǒng)將應(yīng)用于量子計(jì)算糾錯(cuò)技術(shù)。

CPU vs GPU：為什么GPU更適合深度學(xué)習(xí)？

CPU vs GPU：為什么GPU更適合深度學(xué)習(xí)？

憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理能力，深度學(xué)習(xí)使得計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)多種過去僅為人類所獨(dú)有的認(rèn)知智能。通常而言，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程極其復(fù)雜，通常需要進(jìn)行大量的并行計(jì)算。

有意見 | 銀河系中心黑洞真容，竟是“橙色甜甜圈”？

有意見 | 銀河系中心黑洞真容，竟是“橙色甜甜圈”？

北京時(shí)間5月12日晚，事件視界望遠(yuǎn)鏡（EHT）合作組織正式發(fā)布了銀河系中心黑洞Sgr A*的首張照片。

AWS Summit 2022：云巨頭熱切關(guān)注數(shù)據(jù)服務(wù)和無服務(wù)器技術(shù)

AWS Summit 2022：云巨頭熱切關(guān)注數(shù)據(jù)服務(wù)和無服務(wù)器技術(shù)

進(jìn)入2022年，云巨頭AWS展現(xiàn)出了對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)和無服務(wù)器計(jì)算的熱切關(guān)注。近日，AWS在美國舊金山舉行的AWS Summit上進(jìn)行了一系列發(fā)布和多項(xiàng)新的產(chǎn)品。最新消息還表明，AWS在發(fā)布新的云功能方面沒有任何放緩的跡象。

活動(dòng) | 歡迎加入網(wǎng)絡(luò)安全威脅信息共享計(jì)劃

網(wǎng)絡(luò)安全威脅信息共享計(jì)劃是TSRC協(xié)助騰訊安全（以下簡(jiǎn)稱“主辦方”）開展的安全行業(yè)應(yīng)急響應(yīng)信息共享活動(dòng)（以下也將“網(wǎng)絡(luò)安全威脅信息共享計(jì)劃”簡(jiǎn)稱為“活動(dòng)”），以期實(shí)現(xiàn)安全防御共建共享，快速響應(yīng)重大安全威脅。

邊緣計(jì)算風(fēng)生水起 為什么會(huì)這么火？

近些年，云計(jì)算的發(fā)展大家已經(jīng)有目共賭，確實(shí)如眾多媒體所述，已進(jìn)入了收割之年。而與之協(xié)同的邊緣計(jì)算近幾年也逐漸成為"網(wǎng)紅"，并傳出有替代云計(jì)算之勢(shì)。