IBM在CEBIT 2018透露计划推出另外18个云可用区(Availability Zone),尽管它没有公布具体的时间表。
每个可用区至少包含一个甚至多个具有独立电源,冷却和网络的数据中心。
该公司表示,将在美国,英国,德国,日本和澳大利亚已经保持优势地位的市场部署额外的基础设施。目前尚不清楚蓝色巨人是否会建设自己的设施,或者向主要的托管服务提供商租用空间。
IBM表示,它在近60个地点维护云基础设施,其云服务每年带来177亿美元的收入。
英国和德国的选址尚未公布,但新的日本可用区将位于东京,澳大利亚的新建基础设施将位于悉尼,而美国的新区域将包括华盛顿特区和达拉斯。
IBM还宣布它已经签署了三大云客户:石油和天然气巨头埃克森美孚,眼科医疗保健专家博士伦和澳大利亚西太平洋银行。
IBM Watson&Cloud Platform高级副总裁David Kenny表示:“世界上最大的公司与IBM合作将业务迁移到云中,因为我们知道他们的技术和独特的业务需求。
“我们持续的云投资和不断增长的客户名单反映出,越来越多的公司正在多地寻求混合云环境,我们将提供尖端的工具,包括人工智能、分析、物联网和区块链,以最大限度地发挥其优势。”
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。