Radio receiver workload accelerates
宾夕法尼亚州托比汉纳陆军仓库将加大对 R-1496A 无线电接收器的维修力度，以满足战场士兵的需求。这里的电子机械师正在检修接收器，该接收器是 AN/ARN-89 测向仪套件的一部分，在旋转式无线上找到...
Nvidia ‘superchips’ at the heart of ‘Europe’s fastest supercomputer’
nvidia声称，由NVIDIA GRACE HOPPER平台（或“ SuperChip”）提供支持的木星超级计算机是“欧洲最快的” - 与次要最快的系统相比，为高性能计算和AI工作负载提供了超过2倍的速度。很快能够每秒运行1亿六亿美元的fp64操作，木星可以成为欧洲的第一个[…]
Schools wanted to become edtech ‘testbeds’
飞行员建立“证据基础”对工作负载削减技术的影响的“证据基础”，邮政学校希望成为edtech的“测试床”，首次出现在学校周。
Multi-account support for Amazon SageMaker HyperPod task governance
在这篇文章中，我们讨论了具有多个帐户的企业如何访问共享的Amazon Sagemaker HyperPod群集以运行其异质工作负载。我们使用SageMaker HyperPod任务治理来启用此功能。
从大型语言模型（LLM）到推理代理，当今的AI工具带来了前所未有的计算需求。数万亿参数模型，运行在设备上的工作负载以及成群以完成任务的代理商都需要新的计算范式，才能变得真正无缝且无处不在。首先，硬件和硅设计方面的技术进步对于突破边界至关重要……
AWS Promotes Responsible AI in the Well-Architected Generative AI Lens
aws宣布了新的良好生成的AI镜头的可用性，重点是为设计和操作生成AI工作负载提供最佳实践。该镜头的目标是在AWS上提供强大且具有成本效益的生成AI解决方案。该文档提供了云敏捷的最佳实践，实施指导以及指向其他资源的链接。由Rafal Gancarz
人工智能（AI）在日常用例中出现，这要归功于基础模型，更强大的芯片技术和丰富的数据。为了真正嵌入和无缝，现在必须分发AI计算，其中大部分将发生在设备和边缘。为了支持此演变，请运行AI工作负载的计算…
Industry First: UCIe Optical Chiplet Unveiled by Ayar Labs
Ayar Labs推出了该行业的首个通用奇普Lectnect Express（UCIE）光学互连Chiplet，专门旨在最大程度地提高AI基础架构的性能和效率，同时降低大型AI工作负载的延迟和功耗。这一突破将有助于满足高级计算体系结构的不断增长的需求，尤其是随着AI系统继续扩展。首先通过[…]合并[…]邮政行业：由Ayar Labs揭示的UCIE光学芯片首先出现在Unite.ai上。
Unleash AI innovation with Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们展示了SageMaker HyperPod及其在AWS RE：Invent 2024上引入的新功能如何满足现代AI工作负载的需求，从而提供了针对分布式培训和加速推理的持久和优化的群集，并在云规模上加速推理和有吸引力的价格。
Why multi-cloud security needs a fresh approach to stay resilient
随着企业将其多云策略扩展到推动敏捷性和可扩展性，CISO必须优先考虑各种云平台的网络弹性。保护多云环境的复杂性需要创新的解决方案，以保持强大的安全姿势。 “受管制行业中的许多组织都面临着重大的安全性和合规性挑战，尤其是当他们驾驶混合和多云采用的复杂性时。在此演变中，关键但经常被忽略的因素是互连的网络或“胶水”，它互连的工作负载是……更多→多云安全性需要新的方法来保持弹性的帖子首先出现在帮助网络安全性上。
Neetu Pathak, Co-Founder and CEO of Skymel – Interview Series
Skymel 联合创始人兼首席执行官 Neetu Pathak 带领公司通过其创新的 NeuroSplit™ 技术革新 AI 推理。她与首席技术官 Sushant Tripathy 一起推动 Skymel 的使命，即提高 AI 应用程序性能，同时降低计算成本。NeuroSplit™ 是一种自适应推理技术，可在最终用户设备和云服务器之间动态分配 AI 工作负载。这种方法 […]Neetu Pathak，Skymel 联合创始人兼首席执行官 - 访谈系列文章首次出现在 Unite.AI 上。
Fine-tune and host SDXL models cost-effectively with AWS Inferentia2
随着技术的不断发展，新的模型不断涌现，提供更高的质量、更大的灵活性和更快的图像生成功能。StabilityAI 发布的 Stable Diffusion XL (SDXL) 就是这样一种突破性的模型，它将文本到图像的生成 AI 技术推向了前所未有的高度。在这篇文章中，我们演示了如何使用 SageMaker Studio 有效地微调 SDXL 模型。我们展示了如何准备经过微调的模型以在由 AWS Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 实例上运行，从而为您的推理工作负载带来卓越的性价比。
Gartner: мировые продажи микроэлектронных компонентов увеличились в 2024 году на 18%
对 AI 应用工作负载的需求不断增长，使数据中心成为该行业的第二大细分市场，仅次于移动设备市场。
AGI in 2025 |Do you think what matters today will still matter in the coming months? TL;DR: No!
OpenAI、Sam Altman、Elon Musk、xAI、Anthropic、Gemini、谷歌、苹果……所有这些公司都在竞相在 2025 年前打造 AGI，一旦实现，将在数周内被数十家公司复制。创建压缩的人类知识库、提取信息并迭代输出以优化结果的想法已不再是革命性的。全球数千名工程师可以复制 OpenAI 所取得的成就，因为它主要涉及扩大 Transformers——谷歌开发的一种模型，而它本身只是先前 AI 研究的一个进步。但接下来会发生什么？劳动力下一个重大转变：地球上的每家公司都将尽可能开始用 AGI 取代工作负载，以最大化利润率。公司不会雇佣那么多人，因为有了 AI 代理，现有
Neural Processing Units (NPUs): The Driving Force Behind Next-Generation AI and Computing
就像 GPU 曾经在 AI 工作负载方面超越 CPU 一样，神经处理单元 (NPU) 将通过提供更快、更高效的性能来挑战 GPU——尤其是对于生成式 AI，其中大规模实时处理必须以闪电般的速度和更低的成本进行。问题是 NPU 是如何工作的，为什么它们会超越 […] 文章《神经处理单元 (NPU)：下一代 AI 和计算背后的驱动力》首先出现在 Unite.AI 上。
Prepare Your IT Infrastructure for AI
为什么重要：通过战略为 AI 做好 IT 基础设施准备，以实现系统现代化、扩展工作负载和优化性能。
AI moves to your PC with its own special hardware
想要保护敏感数据的私密性并加速 AI 工作负载？搭载内置 NPU 的 Intel Core Ultra 处理器的 AI PC 就是您的最佳选择。
