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七个财团获选建立人工智能工厂，将推动欧盟人工智能创新
五个选定的托管地点将部署全新的世界级人工智能优化超级计算机，它们分别位于芬兰、德国、意大利、卢森堡和瑞典。西班牙的人工智能工厂将由现有的欧洲高性能计算系统 MareNostrum 5 升级而成。希腊将建立和运营一个人工智能工厂，与目前正在希腊部署的欧洲高性能计算超级计算机 DAEDALUS 超级计算机相关联。西班牙和芬兰的人工智能工厂还将配备一个实验平台，为开发和测试创新的人工智能模型和应用提供尖端基础设施，并促进整个欧洲的合作。
Isambard-AI：
Isambard-AI：专为人工智能优化的领导级超级计算机 Simon McIntosh-Smith、Sadaf R Alam、Christopher Woods，https://arxiv.org/abs/2410.11199
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
印度在全球AI种族中：
IBM深蓝色：IBM的棋手超级计算机AI在1990年代后期击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），通过分析董事会上的作品并预测每一步的可能结果。
Microsoft与突破性筹码一起加入量子竞赛
Google在12月发布了其柳量量芯片，该芯片大大减少了计算错误，并在几分钟内进行了计算，这将花费传统的超级计算机数百万年的时间，这标志着实用量子计算的重大进步。
超级计算机 - ijrpr
❖ 由于电路元件的小型化、连接电路板的电线的大幅缩短以及冷却技术的进步（例如，在各种超级计算机系统中，处理器和内存电路被浸入低温流体中以达到其运行最快的低温），这个极限几乎已经被达到。
超级计算机的历史列表
德克萨斯州高级计算中心；媒体邀请：引入Stampede，这是一种新的超级计算机，以启用和加速美国开放科学研究。（2013）。政治与政府业务，57。摘自http://ezproxy.va lpo.edu/login?url = http：//search.pr oquest.com/doc view/132115458 9？councorid = 14 811
八卦炉：针对大脑规模 - ACM 数字图书馆
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
BaGuaLu：以超过 3700 万个核心为目标的大脑规模预训练模型
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
建立人工智能大学：管理员指南
为什么佛罗里达大学早在 2020 年就开始了人工智能之旅？这次旅程的灵感来自 Chris Malachowsky。他是佛罗里达大学的校友，也是生产图形处理单元 (GPU) 的公司 NVIDIA 的联合创始人。虽然 GPU 最初驱动计算机图形（如在视频游戏中），但它们也成为当前为人工智能超级计算机的计算能力提供动力的首选硬件。Malachowsky 在 2020 年初向佛罗里达大学提供了一台人工智能超级计算机，佛罗里达大学承诺教授“跨课程人工智能”，这在当时是前所未有的概念。NVIDIA 首席执行官 Jensen Huang 和 NVIDIA 与 Malachowsky 合作，将这台超级计算机赠送给佛罗里达大学。在 COVID-19 大流行期间，NVIDIA 和佛罗里达大学信息技术部门的工作人员英勇地交付了 HiPerGator，并花了两个月的时间将其零部件组装起来，这是一个值得在另一个时间和地点讲述的故事。组件于 2020 年 11 月开始交付。在两家员工的共同专业知识的帮助下，HiPerGator 于 2021 年 2 月投入运行，佛罗里达大学开始将其愿景从简单地教授“跨课程人工智能”扩展到“成为一所人工智能大学”。