Ներածություն

Արհեստական բանականությունը ամենուր միացված է Ethernet-ի միջոցով

Համաձայն Communications World Network (CWW)-ի զեկույցի՝ վերջերս Ներքին Մոնղոլիայի Հոհհոտի նոր տարածքում Mobile Cloud-ը լիովին գործարկել է DeepSeek-ը՝ ապահովելով համապարփակ տարբերակի ծածկույթ, լիարժեք չափի հարմարեցում և լիարժեք ֆունկցիոնալություն: Parallel Technology Intelligent Computing Cloud Platform-ը արագորեն ավարտեց DeepSeek մոդելի տեղակայումը, և այնպիսի արտադրանքներ, ինչպիսին է BONC Muliao iModel Training and Promotion Platform-ը, արագորեն խորը ինտեգրացիա ունեցան DeepSeek-R1 շարքի մեծ մոդելների հետ:

Սա նշանակում է, որ Ներքին Մոնղոլիա Հոհհոտ Նոր շրջանում գտնվող China Mobile, Paratera Technology և BONC Muliao iModel ուսուցման և առաջխաղացման հարթակային կենտրոնները ստեղծել են հասուն պայմաններ DeepSeek-ի համար բարձրորակ հաշվողական հզորության ծառայություններ մատուցելու համար։ Սա արտացոլում է Հոհհոտ Նոր Շրջանի ինտելեկտուալ հաշվողական կենտրոնի ձեռնարկությունների տեխնիկական հզորությունն ու արդյունաբերական ազդեցությունը և ընդգծում է Ներքին Մոնղոլիա Հոհհոտ Նոր Շրջանի հեռատեսությունը ազգային «Արևելյան տվյալների» վարկանիշային աղյուսակում։և«Արևմտյան համակարգչային» ռազմավարությունը։

DeepSeek-ի տեղակայումն ավարտած երեք ինտելեկտուալ հաշվողական կենտրոններից China Mobile Intelligent Computing Center (Hohhot)-ը գլոբալ օպերատորների շրջանում ամենամեծ ինտելեկտուալ հաշվողական կենտրոնն է՝ 6,700P անհատական ինտելեկտուալ հաշվողական հզորությամբ։ Այն ծառայում է որպես Mobile Cloud-ի կենտրոնական հանգույց և կարող է ապահովել տարբեր տեղական արտադրության ինտելեկտուալ հաշվողական չիպեր, այդ թվում՝ Ascend, Biren, Iluvatar CoreX և KunLunXin, ապահովելով ամուր հաշվողական հզորություն տարբեր նորարարական հետազոտությունների համար։

«Paratera Technology Inner Mongolia Computing Power Base» նախագիծը ընդհանուր առմամբ կազմում է մոտ 3 միլիարդ յուան, որը Հոհհոտի նոր շրջանում աստիճանաբար ստեղծում է խելացի հաշվողական ծառայությունների հարթակ՝ 60,000 պեսոյով: Այն ներառում է տասը հազար քարտից բաղկացած կլաստեր, որը ինտեգրում է տարբեր տեսակի չիպային հաշվողական ռեսուրսներ, ինչպիսիք են H800-ը, A800-ը և Ascend 910-ը, և ունի մեծ մոդելների ուսուցման և առաջխաղացման հիմնական հնարավորություններ:

BONC Հոհհոտի ինտելեկտուալ հաշվողական կենտրոնը, որի ընդհանուր ներդրումը կազմում է 3 միլիարդ յուան, կառուցել է ութ տվյալների կենտրոն և 10,000 տվյալների պահարան՝ տեղակայելով հիմնական արտադրանք, այդ թվում՝ իր սեփական մշակած Muliao iData-ն, Muliao iModel-ը և գովազդային հարթակները։

Այս պահի դրությամբ, հաղորդվում է, որ Ներքին Մոնղոլիա Հոհհոտի նոր շրջանը միավորել է երեք խոշոր օպերատորների, ինչպես նաև ֆինանսական հաստատությունների, ինչպիսիք են Չինաստանի բանկը, Չինաստանի գյուղատնտեսական բանկը և Չինաստանի շինարարական բանկը, ինչպես նաև 39 հաշվողական հզորության նախագծերի, որոնց մասնակցում են Huawei-ն և TikTok-ը նման առաջատար ընկերություններ: Ընդհանուր հասանելի հաշվողական հզորությունը հասել է 50,000P-ի՝ զբաղեցնելով առաջատարների շարքում երկրի 21 շրջանների ութ խոշոր կենտրոններում և տասը կլաստերներում: Իրականացվել են տասնմեկ ընդհանուր մեծ մոդելային ուսուցման նախագծեր, այդ թվում՝ CN Mobile-ի Jiutian-ը, CN Telecom-ի Telechat-ը, CN Unicom-ի UniT2IXL-ը, iFlytekSpark-ը և ChatGLM-ը, որոնց ընդհանուր պարամետրերի քանակը գերազանցում է մեկ տրիլիոնը, ինչը այն դարձնում է երկրում կարևոր հաշվողական հզորության երաշխիքային բազա:

Եզրակացություն

DeepSeek-ի ի հայտ գալը կարող է զգալիորեն ազդել տվյալների կենտրոնների վրա մի քանի հիմնական ձևերով։ Նախ, այն առաջընթաց է մտցնում արհեստական ինտելեկտի մշակման արդյունավետության մեջ։ Ավելին, DeepSeek-ի արհեստական ինտելեկտի մոդելի արդյունավետությունը, որը, ըստ որոշ տեղեկությունների, օգտագործում է իր ամերիկյան գործընկերների կողմից պահանջվող հզորության մինչև 10%-ը։ Բացի այդ, DeepSeek-ի նման ավելի էժան և արդյունավետ արհեստական ինտելեկտի մոդելների ներդրումը կարող է հանգեցնել մրցակցային դաշտի վերափոխման։

DeepSeek-ի ազդեցությունը տվյալների կենտրոնների վրա չի սահմանափակվում միայն ավանդական հարմարություններով. կա նաև աճի ներուժ փոքր, մոդուլային և եզրային տվյալների կենտրոններում: Այս տեսակի տվյալների կենտրոնները կարող են կարևոր դառնալ ցածր լատենտությամբ հավելվածներ մատուցելու համար, քանի որ ուշադրությունը կենտրոնանում է իրական ժամանակում պատկերացում տրամադրելու համար մարզված արհեստական ինտելեկտի մոդելների օգտագործման վրա:

Ամփոփելով՝ չնայած DeepSeek-ը կարող է օպտիմալացնել որոշակի արհեստական ինտելեկտի գործընթացներ և պահանջել ավելի քիչ էներգիա, այն միաժամանակ խթանում է տվյալների կենտրոնների ենթակառուցվածքների ընդլայնումը՝ հաշվի առնելով ընդհանուր հաշվողական կարիքների աճը, էներգաարդյունավետության բարձրացման մղումը և տեխնոլոգիական ոլորտում արհեստական ինտելեկտի ռազմավարական նշանակությունը։ Այսպիսով, տվյալների կենտրոնների դերը նվազեցնելու փոխարեն, DeepSeek-ը, հավանաբար, կխթանի դրանց զարգացումն ու աճը։