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Nithin Mohan — 为什么人工智能突破依赖于超级计算学科
执行摘要。随着企业竞相采用人工智能，HPE 领导者 Nithin Mohan 解释了为什么基础设施而非算法正在成为真正的限制因素。他概述了百亿亿级计算、代理系统可靠性和分布式人工智能操作如何重新定义从令人印象深刻的演示到经济上可行的生产系统所需的条件。随着生成式人工智能引起董事会的关注，[...]
来源:AI Time Journal执行摘要。随着企业竞相采用人工智能，HPE 领导者 Nithin Mohan 解释了为什么基础设施而非算法正在成为真正的限制因素。他概述了百亿亿级计算、代理系统可靠性和分布式人工智能操作如何重新定义从令人印象深刻的演示到经济上可行的生产系统所需的条件。
随着生成式人工智能引起了董事会的关注，大规模运行它所需的基础设施仍然被广泛低估。在本次对话中，HPE 人工智能和超级计算领导者 Nithin Mohan 解释了为什么企业人工智能的成功越来越依赖于分布式系统规则、百亿亿级计算经验以及从第一天起就内置于堆栈中的治理。他概述了代理系统、数据移动和操作可靠性如何成为生产环境中人工智能的真正战场。
AITJ：无论如何，企业领导者经常听到有关人工智能突破的信息，但很少听到有关实现这些突破所需的基础设施的信息。从您的角度来看，关于人工智能和超级计算的讨论在哪里仍然没有切中要害？
想想这两个时刻的间隔有多近。 2022 年 11 月，ChatGPT 启动并引发了全球对人工智能功能的狂热。仅仅几个月后，2023年，人类正式进入百亿亿次计算时代。 Frontier 成为世界上第一台经过验证的百亿亿次超级计算机，该系统每秒执行五千万次计算。 《时代》杂志将其评为 2023 年最佳发明之一，并引用专家的话说，它相当于我们这一代的登月发明。有一个事件占据了所有头条新闻和董事会谈话的主导地位。另一个可以说同样重要，但几乎没有在科学计算界之外注册。
大多数对话仍然将基础设施视为事后的想法、采购活动，而不是决定人工智能是否真正在生产中发挥作用的学科。
大规模的信任必须是设计出来的，而不是假设的。