国际高性能计算咨询委员会(HPC Advisory Council)成立于美国硅谷,是一个拥有超过400家成员的非营利性国际组织。
国际高性能计算咨询委员会(以下简称委员会)主席Gilad Shainer介绍,委员会每一年会在不同的国家举办五六个国际研讨会,HPC Advisory Council中国大会将在11月于无锡召开。
国际高性能计算咨询委员会主席(Mellanox市场副总裁)Gilad Shainer
据Gilad Shainer介绍,今年的HPC Advisory Council中国大会跟以往的形式有一个转变,更侧重于应用。“回归主题,如何发挥高性能计算应用的特点,什么新领域能用高性能计算技术这样一个探索的主题里面来。研讨会不会涉及到太多学术或者研究性的话题,我们完全走应用的方向,让大家去理解,知道外边发生了什么,知道我们能用它做什么更多的事情,纯应用角度去讲而不是研究角度。”
在HPC Advisory Council中国大会期间,委员会将邀请几家深度学习硬件公司,及国内比较领先做深度学习的软件公司和网络2.0公司,让他们分享怎么样用最先进的技术,做出最高性能的深度学习的平台。例如怎么样更快的去做脸部识别或图像识别,更多的去展示实例,给实际应用以启发。
并且,在几个月前,委员会还宣布将面向国内大学生发起第三届RDMA编程挑战赛(The Third Student RDMA Programming Competition),旨在为大学生提供学习RDMA,并成为RDMA编程高手的绝佳机会。大赛自2013年首次举办,就吸引了来自全国各地的20余家高校报名参加。在2014年举办第二届大赛时,更是吸引了30余家高校报名参加。
Gilad Shainer指出,挑战赛将于HPC Advisory Council中国大会期间举行颁奖典礼。据介绍,美国知名高校教授与专家将现场颁奖并会向表现优秀学生伸出入读美国名校的橄榄枝。在上一届比赛中,中国科学技术大学和西北工业大学荣获一等奖,来自华中科技大学和西安电子科技大学的参赛选手夺得二等奖,上海交通大学、南京大学和国防科学技术大学获得了三等奖。
作为一种先进的网络数据传输方式,RDMA(远程直接内存访问)技术除了在HPC领域,在云计算、大数据、数据库和高频交易等领域有广泛的应用,和传统的网络相比能显著提升原有应用的效率。它允许网络中的计算机直接从内存里交换数据,而不用涉及任何一台计算机的处理器、高速缓存或者操作系统。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。