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成功案例丨開發(fā)時(shí)間從1小時(shí)縮短到3分鐘:如何利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型,預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)性能?
然而,為了突破開發(fā)瓶頸并加速?zèng)Q策流程,Hero決定超越傳統(tǒng)FEA方法,引入人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。為了幫助其CAE工程師在日常工作流中順利應(yīng)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí),Hero需要高效、強(qiáng)大且用戶友好的工具支持。</p><p><br></p><p>Hero的首個(gè)AI驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目聚焦于摩托車把手的設(shè)計(jì)優(yōu)化。作為摩托車的核心部件,把手的設(shè)計(jì)直接影響人機(jī)工程學(xué)、騎手姿勢(shì)以及車輛的操控性、平衡性、舒適性和整體風(fēng)格。由于其重要性,團(tuán)隊(duì)通常需要投入大量時(shí)間進(jìn)行把手的設(shè)計(jì)與優(yōu)化。為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)并縮短設(shè)計(jì)周期,Hero選擇了Altair的AI驅(qū)動(dòng)技術(shù)。</p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p>Hero 選擇了Altair<sup>?</sup> PhysicsAI?,這是一項(xiàng)強(qiáng)大的幾何深度學(xué)習(xí)技術(shù),能夠利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型,并在傳統(tǒng)FEA方法所需時(shí)間的一小部分內(nèi)生成物理預(yù)測(cè)結(jié)果。PhysicsAI的工作流程已無縫集成到仿真與設(shè)計(jì)平臺(tái) Altair<sup>?</sup> HyperWorks<sup>?</sup>中,這使得Hero的所有用戶,無論技能水平如何,都能輕松將這一解決方案融入現(xiàn)有流程。</p><p><br></p><p>為了充分利用PhysicsAI,Hero首先將現(xiàn)有數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集:訓(xùn)練集用于基于歷史仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,測(cè)試集則用于評(píng)估和量化AI模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。由于Hero的產(chǎn)品線涵蓋多種車型(如運(yùn)動(dòng)型摩托車、探險(xiǎn)摩托車、通勤摩托車和巡航車等),團(tuán)隊(duì)使用了多樣化的把手?jǐn)?shù)據(jù)集,以確保AI模型能夠生成準(zhǔn)確的結(jié)果。</p><p><br></p><p>數(shù)據(jù)分割和模型訓(xùn)練是AI驅(qū)動(dòng)工程流程中的關(guān)鍵步驟。
展開 AI芯課程 | 基于大語(yǔ)言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用
3月20日,新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出:「基于大語(yǔ)言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用」,將介紹GenAI技術(shù)和傳統(tǒng)Lint流程相結(jié)合的新技術(shù)--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術(shù)不僅能理解Lint報(bào)錯(cuò)的原因并提供精準(zhǔn)的代碼修復(fù)建議,還能通過自然語(yǔ)言描述來滿足定制化Lint檢查的需求;另外它還能通過自然語(yǔ)言描述直接生成期望的waiver來過濾掉不期望看到的違例。采用該技術(shù)能加快 Lint違例的修復(fù)和收斂的效率,從而極大解放開發(fā)者的生產(chǎn)力。
GenAI+Lint全新技術(shù):VC SpyGlass Lint Advisor實(shí)戰(zhàn)課程即將上線,歡迎大家報(bào)名!
時(shí)間:3月 20日(星期五),14:00–15:00
地點(diǎn):線上直播
講師簡(jiǎn)介:
羅木江 | 新思科技首席應(yīng)用工程師
負(fù)責(zé)數(shù)字電路驗(yàn)證系列產(chǎn)品的支持,在RTL Signoff靜態(tài)驗(yàn)證領(lǐng)域以及跨技術(shù)域驗(yàn)證方法學(xué)具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。
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展開 AI大模型+具身智能“2026北京·世亞智博會(huì)”打造創(chuàng)新技術(shù)高地
隨著大模型在多模態(tài)感知與復(fù)雜推理能力上的突破性進(jìn)展,具身智能正從簡(jiǎn)單的"執(zhí)行工具"向具備自主決策能力的"智能體"進(jìn)化。這一轉(zhuǎn)變不僅重新定義了機(jī)器人的能力邊界,更徹底重構(gòu)了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的底層邏輯,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入"認(rèn)知智能+物理執(zhí)行"深度融合的全新周期。
技術(shù)突破:從感知到?jīng)Q策的跨越式發(fā)展
當(dāng)前,大模型技術(shù)已經(jīng)突破了傳統(tǒng)AI的局限,展現(xiàn)出前所未有的多模態(tài)理解能力。通過海量數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練,這些模型能夠同時(shí)處理視覺、聽覺、觸覺等多種感知信號(hào),實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的立體認(rèn)知。更重要的是,新一代大模型在復(fù)雜推理能力上取得了顯著進(jìn)步,能夠進(jìn)行多步邏輯推演、因果分析和不確定性決策,這為機(jī)器人賦予了類似人類的"常識(shí)"和"判斷力"。
在技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑上,研究人員通過構(gòu)建"感知-認(rèn)知-行動(dòng)"的閉環(huán)系統(tǒng),將大模型的決策能力與機(jī)器人的執(zhí)行機(jī)構(gòu)無縫銜接。例如,某實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的具身智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠理解"請(qǐng)把桌上的紅色杯子移到廚房"這樣的復(fù)雜指令,自主規(guī)劃移動(dòng)路徑、識(shí)別目標(biāo)物體并完成精確抓取,整個(gè)過程無需人工干預(yù)。這種能力標(biāo)志著機(jī)器人從"程序化響應(yīng)"向"情境化決策"的根本轉(zhuǎn)變。
產(chǎn)業(yè)變革:重構(gòu)技術(shù)創(chuàng)新邏輯
大模型作為核心"大腦"的技術(shù)架構(gòu),正在重塑整個(gè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展軌跡。傳統(tǒng)上,機(jī)器人研發(fā)面臨著感知、決策、執(zhí)行三大模塊割裂的困境,各環(huán)節(jié)的進(jìn)步難以形成合力。而現(xiàn)在,以大模型為統(tǒng)一中樞的新范式,實(shí)現(xiàn)了從環(huán)境理解到物理執(zhí)行的全鏈路貫通,極大提升了系統(tǒng)的整體性能。
這一變革催生了一批創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。在工業(yè)領(lǐng)域,具備自主診斷能力的維修機(jī)器人能夠分析設(shè)備異常聲音和振動(dòng)信號(hào),快速定位故障原因并執(zhí)行修復(fù)操作;在醫(yī)療領(lǐng)域,手術(shù)輔助系統(tǒng)可以理解醫(yī)生的自然語(yǔ)言指令,實(shí)時(shí)調(diào)整手術(shù)方案;在家庭服務(wù)場(chǎng)景,新一代家政機(jī)器人不僅能完成清潔任務(wù),還能根據(jù)家庭成員的習(xí)慣主動(dòng)優(yōu)化服務(wù)流程。
展開 AI大模型時(shí)代,軟件許可證管理如何適配彈性算力需求?
當(dāng)Stable Diffusion的GPU集群在深夜進(jìn)入休眠狀態(tài),而某AI創(chuàng)業(yè)公司的推理算力需求卻暴漲300%時(shí),CIO張總盯著監(jiān)控屏上的算力曲線,終于意識(shí)到:傳統(tǒng)許可證管理模式在AI大模型時(shí)代已瀕臨崩潰。這種矛盾背后,折射出整個(gè)軟件行業(yè)正在經(jīng)歷的深層變革——在算力需求呈現(xiàn)脈沖式增長(zhǎng)的今天,靜態(tài)的許可證分配方式正遭遇前所未有的挑戰(zhàn)。
一、彈性算力需求下的管理困境
在深圳某AI產(chǎn)業(yè)園,一場(chǎng)由算力分配引發(fā)的"資源爭(zhēng)奪戰(zhàn)"正在上演。某自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)的仿真訓(xùn)練任務(wù),因GPU許可證被隔壁大模型團(tuán)隊(duì)"長(zhǎng)期占用",導(dǎo)致項(xiàng)目進(jìn)度滯后兩周。這種"平時(shí)閑置,忙時(shí)搶購(gòu)"的怪圈,讓企業(yè)年均算力成本超支40%以上。
彈性需求的沖擊遠(yuǎn)不止于預(yù)算浪費(fèi)。某生物醫(yī)藥企業(yè)的真實(shí)案例更具戲劇性:為加速新藥研發(fā),AI團(tuán)隊(duì)緊急采購(gòu)的A100算力集群,因許可證分配系統(tǒng)滯后,導(dǎo)致60%的算力在非高峰時(shí)段閑置。這種"為采購(gòu)而采購(gòu)"的短視行為,正在將企業(yè)推向創(chuàng)新陷阱。
二、動(dòng)態(tài)適配:重構(gòu)管理的"彈性基因"
要打破這個(gè)惡性循環(huán),需要構(gòu)建智能化的資源供給體系。在杭州某云計(jì)算基地,一套"智能算力調(diào)度平臺(tái)"正在重塑軟件使用邏輯:當(dāng)某AI訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)入低優(yōu)先級(jí)階段,系統(tǒng)自動(dòng)將其許可證釋放至公共資源池;當(dāng)檢測(cè)到突發(fā)推理需求時(shí),通過毫秒級(jí)調(diào)度算法完成算力重組。這種"算力市場(chǎng)"模式,使整體算力利用率從38%躍升至89%。
展開 
2026粵港澳人工智能產(chǎn)業(yè)年度盛會(huì):展位預(yù)定火爆,超80%已售!
當(dāng)AI的浪潮從“感知"奔涌向“行動(dòng)”,算力,已成為驅(qū)動(dòng)這場(chǎng)變革的核心引擎。
在2026年,我們正見證一個(gè)全新的時(shí)代:大模型不再僅僅是對(duì)話的工具,而是通過強(qiáng)大的算力底座,進(jìn)化為能思考、能決策、能控制物理世界的“超級(jí)大腦”。從復(fù)雜的工業(yè)設(shè)計(jì)到精準(zhǔn)的醫(yī)療診斷,從流暢的具身智能到高效的科研探索,算力的深度,決定了智能的上限。
截至2025年6月底,中國(guó)5G基站總量達(dá)到455萬個(gè),千兆寬帶用戶數(shù)突破2.26億戶,算力總規(guī)模位居全球第二,已成為全球算力增長(zhǎng)的重要引擎;此外,我國(guó)在用數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架規(guī)模1085萬架,與2024年相比實(shí)現(xiàn)大幅增長(zhǎng)。據(jù)悉,2025年我國(guó)算力市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)8351億元,同比增長(zhǎng)超30%。
隨著DeepSeek等高性能開源模型的爆火,市場(chǎng)對(duì)高性價(jià)比算力、液冷智算中心、以及大模型垂直應(yīng)用的需求呈現(xiàn)井噴之勢(shì)。
基于此背景,4月9-11日,第十四屆中國(guó)電子信息博覽會(huì)將于深圳會(huì)展中心(福田)隆重召開,本屆展會(huì)特別設(shè)立【AI大模型/智算中心展區(qū)】,將匯聚超200家全球領(lǐng)先企業(yè),集中呈現(xiàn)從硬件基礎(chǔ)設(shè)施、軟件框架到垂直行業(yè)解決方案的全鏈條創(chuàng)新成果。
展區(qū)創(chuàng)新采用“論壇+展覽+交流+資源對(duì)接”的多元形式,精心策劃技術(shù)研討、產(chǎn)品展示、產(chǎn)業(yè)對(duì)接等系列精彩活動(dòng),無論是聚焦AI算力產(chǎn)業(yè)的前沿突破、液冷技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用,還是數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的智能化與綠色化發(fā)展,都旨在為國(guó)內(nèi)外與會(huì)嘉賓搭建一個(gè)全方位、深層次的交流合作平臺(tái),精準(zhǔn)把握行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),深度挖掘潛在合作機(jī)遇,高效對(duì)接優(yōu)質(zhì)資源,攜手共創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新未來。
聚焦展示產(chǎn)品
聚焦展示服務(wù)器、私有化部署、沉浸式液冷、便攜式存儲(chǔ)設(shè)備、算力運(yùn)維、邊緣計(jì)算、冷板式液冷、AI大模型訓(xùn)練平臺(tái)、分布式存儲(chǔ)解決方案、混合存儲(chǔ)系統(tǒng)、全閃存陣列等前沿領(lǐng)域熱門產(chǎn)品。
展開 【8月31日】自主品牌爆場(chǎng);成都車展暫停;五菱宏光敞篷版官圖;零跑將上市;阿維塔正與華為商談;商用車是氫能突破口;高合每年一款車
陳佳稱,高合希望通過各家的努力,將整個(gè)豪華車細(xì)分市場(chǎng)的新能源汽車的“蛋糕”做大,以轉(zhuǎn)變消費(fèi)者對(duì)豪華電動(dòng)汽車市場(chǎng)的認(rèn)知。高合自從2022年5月份交付首款產(chǎn)品HiPhi X 以來,目前已交付訂單7000多輛。
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阿里云啟動(dòng)全球最大智算中心,總算力達(dá)12 EFLOPS
證券時(shí)報(bào)網(wǎng)訊,據(jù)阿里云微博發(fā)布,8月30日,阿里云宣布正式啟動(dòng)張北超級(jí)智算中心,總建設(shè)規(guī)模為12 EFLOPS(每秒1200億億次浮點(diǎn)運(yùn)算)AI算力,可為AI大模型訓(xùn)練、自動(dòng)駕駛、空間地理等人工智能探索應(yīng)用提供強(qiáng)大的智能算力服務(wù)。該智算中心以先進(jìn)的技術(shù)架構(gòu),將衡量算力效率的核心指標(biāo)“千卡并行計(jì)算效率”,從傳統(tǒng)架構(gòu)的40%提升至90%,可將算力資源利用率提高3倍以上。
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阿維塔CEO:正與華為商談渠道合作方式
每日經(jīng)濟(jì)新聞 日前,阿維塔科技(重慶)有限公司董事長(zhǎng)兼CEO譚本宏在接受采訪時(shí)表示,“我們與華為在談渠道合作的方式,但不是代賣,是在我們渠道數(shù)量規(guī)模還沒有完全達(dá)到的時(shí)候,(華為)來幫助我們一把,但不是替代?!弊T本宏透露,按照規(guī)劃,阿維塔科技會(huì)有三種渠道模式,分別是阿維塔體驗(yàn)中心、阿維塔中心和阿維塔鈑噴授權(quán)中心。
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展開 ChatGPT服務(wù)器,深度拆解(2023)
ChatGPT發(fā)布之后,引發(fā)了全球范圍的關(guān)注和討論,國(guó)內(nèi)各大廠商相繼宣布GPT模型開發(fā)計(jì)劃。據(jù)各公司官網(wǎng),2023年2月7日,百度宣布將推出ChatGPT類似產(chǎn)品“文心一言”,預(yù)計(jì)今年3月展開內(nèi)測(cè);2月8日阿里宣布阿里版ChatGPT正在研發(fā)中,目前處于內(nèi)測(cè)階段;2月9日,字節(jié)跳動(dòng)旗下AI Lab宣布正在開展ChatGPT和AIGC相關(guān)研發(fā),未來將為PICO提供技術(shù)支持;2月10日,京東旗下言犀人工智能平臺(tái)推出產(chǎn)業(yè)版ChatGPT—“ ChatJD”。
計(jì)算機(jī)行業(yè):ChatGPT,深度拆解AI算力模型
AI模型對(duì)算力的需求主要體現(xiàn)在訓(xùn)練和推理兩個(gè)層面。當(dāng)前主流的人工智能算法通常可分為“訓(xùn)練”和“推理”兩個(gè)階段。據(jù)IDC數(shù)據(jù),2021年中國(guó)人工智能服務(wù)器工作負(fù)載中,57.6%的負(fù)載用于推理,42.4%用于模型訓(xùn)練。據(jù)IDC預(yù)計(jì),到2026年AI推理的負(fù)載比例將進(jìn)一步提升至62.2%。具體來看:
1)訓(xùn)練階段:基于充裕的數(shù)據(jù)來調(diào)整和優(yōu)化人工智能模型的參數(shù),使模型的準(zhǔn)確度達(dá)到預(yù)期。對(duì)于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的復(fù)雜問題,為了獲得更準(zhǔn)確的人工智能模型,訓(xùn)練階段常常需要處理大量數(shù)據(jù)集、做反復(fù)的迭代計(jì)算,耗費(fèi)巨大的運(yùn)算量。
2)推理階段:訓(xùn)練階段結(jié)束以后,人工智能模型已經(jīng)建立完畢,已可用于推理或預(yù)測(cè)待處理輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的輸出(例如給定一張圖片,識(shí)別該圖片中的物體),此過程被稱為推理階段。推理階段對(duì)單個(gè)任務(wù)的計(jì)算能力要求不如訓(xùn)練那么大,但是由于訓(xùn)練出來的模型會(huì)多次用于推理,因此推理運(yùn)算的總計(jì)算量也相當(dāng)可觀。
ChatGPT算力需求場(chǎng)景包括預(yù)訓(xùn)練、Finetune及日常運(yùn)營(yíng)。
展開 【喜訊】祝賀遠(yuǎn)算科技贊助中國(guó)科大代表隊(duì)獲第十屆ASC世界大學(xué)生超算競(jìng)賽亞軍
中國(guó)科大代表隊(duì)鴻雁隊(duì)在極具挑戰(zhàn)性的AI語(yǔ)言大模型訓(xùn)練任務(wù)賽題中表現(xiàn)得極為出色。通過引入業(yè)界前沿的大模型并行策略、計(jì)算加速算法和顯存優(yōu)化機(jī)制,并均衡考慮訓(xùn)練速度及l(fā)oss收斂性,取得了全場(chǎng)最佳成績(jī),榮獲e Prize計(jì)算挑戰(zhàn)獎(jiǎng)。
未來遠(yuǎn)算科技也將進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,促進(jìn)高??萍汲晒D(zhuǎn)化,提升企業(yè)自身科技創(chuàng)新能力,建立全面的產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、合作雙贏,共同推動(dòng)“仿真+超算”技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。
ASC世界大學(xué)生超級(jí)計(jì)算機(jī)競(jìng)賽
此賽事是由中國(guó)發(fā)起組織,并得到亞洲及歐美相關(guān)專家和機(jī)構(gòu)支持,旨在通過大賽平臺(tái)推動(dòng)各國(guó)及地區(qū)間超算青年人才交流和培養(yǎng),提升超算應(yīng)用水平和研發(fā)能力,發(fā)揮超算的科技驅(qū)動(dòng)力,促進(jìn)科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。大賽迄今已連續(xù)舉行10屆,共吸引了全球超過10000名大學(xué)生參賽,是目前全球規(guī)模最大、參與人數(shù)最多的大學(xué)生超算賽事。
第十屆ASC超算大賽共有全球300余支高校代表隊(duì)報(bào)名參加,經(jīng)過預(yù)賽選拔有24支隊(duì)伍晉級(jí)總決賽。其中,20支中國(guó)大陸高校隊(duì)伍參與現(xiàn)場(chǎng)競(jìng)賽,其他高校隊(duì)伍通過亞馬遜云進(jìn)行線上競(jìng)賽比拼。決賽要求各參賽隊(duì)伍在3000瓦功耗約束下自行設(shè)計(jì)并現(xiàn)場(chǎng)搭建集群系統(tǒng),運(yùn)行優(yōu)化國(guó)際通行基準(zhǔn)測(cè)試HPL&HPCG、AI語(yǔ)言大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)應(yīng)用DeePMD、氣候水文模式應(yīng)用WRF-Hydro、神秘應(yīng)用海洋數(shù)值模式FVCOM等前沿科學(xué)與工程應(yīng)用。
格物云CAE
一款國(guó)產(chǎn)可控云端仿真平臺(tái),結(jié)構(gòu)、流體、水動(dòng)力仿真軟件場(chǎng)景化模塊化,支持多格式網(wǎng)格導(dǎo)入(.med、.inp、.cdb、.cgns等)和高性能并行計(jì)算,降低CAE使用門檻,拓展CAE應(yīng)用范圍,加速工業(yè)企業(yè)研發(fā)制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型。平臺(tái)支持云端CAE仿真生成工業(yè)APP,構(gòu)建完全交互式仿真社區(qū),快速實(shí)現(xiàn)行業(yè)通用經(jīng)驗(yàn)軟件化。
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