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World File Search System冷却
冷却还是不冷却？温度网络通过DRO
温度参数在训练和/或推理大型基本模型（LFM）（例如大语言模型（LLMS）和剪辑模型）中起着重要作用。，它调整了LLMS中的软马克斯函数的逻辑，这对于接下来的令牌生成至关重要，并且可以扩展训练夹模型的对比损失中的相似性。一个重要的问题仍然存在：“学习一个新网络以预测任何输入数据以增强LFM的个性化温度是否可行？”在本文中，我们提出了一个原则上的框架，用于学习一个小型但可推广的预测网络（TEMPNET），以改善LFM。我们的解决方案由一个新颖的学习框架组成，其强大的损失受到约束的分布强劲优化（DRO）和具有理论灵感的正确设计的fempnet。tempnet可以通过大型基础模型从头开始训练，也可以单独学到了审议的基础模型。它不仅用于预测个性化温度以促进LFM的训练，而且可以推广到新任务。我们在LLM和夹子模型上进行的实验表明，Tempnet极大地改善了现有解决方案或模型的性能，例如表1。可以在https://github.com/zhqiu/tempnet上找到重现本文实验结果的代码。
MasterFlux冷却解决方案
Sierra不管有什么要求，塞拉压缩机家族都是解决方案。英镑，塞拉（Sierra）的营业范围最广，并且是市场上任何压缩机中最大的容量，因此您可以在数百种应用中找到它也就不足为奇了。Sierra非常适合运输应用，例如电动汽车，火车，公共汽车和飞机，但也用于军事，电池冷却和电信行业。通过将诊断设备集成到可变速度驱动器中，塞拉山脉家族为可靠性设定了标准。
冷却新加坡2.0
IEEE人工智能会议（AI）2024年6月25日至27日在码头湾沙滩举行，2024年收集了AI-HPC用户社区，以促进与特定行业应用有关AI相关主题的见解。符合我们促进知识共享在优化HPC资源方面的使命，NSCC新加坡在会议期间就大型语言模型（LLM）优化组织了三个有益的讲习班。关于“如何培训基础语言模型（LLM）”的研讨会和“导航AI的前沿：克服LLM数据工程，基础模型的应用和加速策略的挑战”，涵盖了诸如识别数据源的主题，例如识别数据源，构建预先培训的数据集，为开发型模型的启动策略，探索LLM的策略，并探索LLM的策略，并探索LLM的挑战，并探索其挑战的挑战，并探索了LLM的挑战。 LLM使用高性能计算。行业和学术发言人包括企业集团FM模型培训高级研究科学家Jupinder P.先生；新加坡AI工程师Walter Teng先生；新加坡国立大学（NUS）的NRF电气和计算机工程助理教授Shou Zheng Mike教授；新加坡技术与设计大学（SUTD）的支柱（研究）信息系统与技术设计副主管Lu Wei教授和副教授。新加坡NSCC的单独研讨会为与会者提供了即将到来的国家超级计算资源的预览-Aspire 2A+ - 可以支持AI，机器学习和大型语言模型工作负载。在行业专家培训师的带领下，会议展示了一些Aspire 2A+功能及其现成的，完全支持的NVIDIA基本命令软件堆栈，这将加速开发人员的成功。要了解有关NSCC的更多信息以及我们的HPC资源如何支持您的国家AI与国家 /地区的计划，请通过contact@nscc.sg与我们联系。
