6月30日，由IT168主办的第十六届中国系统架构师大会（SACC2023）在北京开幕。本届大会以“数字转型架构演进”为主题，议题涵盖AIGC大数据、多云多活、云成本等多个热门领域。在会上，酷克数据首席科学家杨胜文发表了题为《当LLM遇到数据仓库》的主旨演讲，分享了对大模型热潮的观察和思考，并介绍了借助酷克数据研发的下一代高级分析和数据科学工具HashML，简化从数据处理、模型微调到知识增强的智能应用构建流程，助力LLM在企业实现规模化落地应用。杨胜文表示，目前百亿级参数LLM已经具备优秀的语言理解和生成能力。在LLM技术还在快速演进的过程中，相对于千亿级参数模型，百亿级参数模型具有非常明显的
【报告格式】电子版、纸介版【出品单位】华经产业研究院本报告由华经产业研究院出品，对中国通信光缆行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。为企业、科研、投资机构等单位了解行业最新发展动态及竞争格局，把握行业未来发展方向提供专业的指导和建议。通信光缆是由若干根（芯）光纤（一般从几芯到几千芯）构成的缆心和外护层所组成。光纤与传统的对称铜回路及同轴铜回路相比较，其传输容量大得多；衰耗少；传输距离长；体积小；重量轻；无电磁干扰；
一、蚂蚁金融知识图谱平台介绍首先介绍知识图谱的发展和蚂蚁知识图谱平台的现状。1、知识图谱的发展根据《艾瑞咨询：2022年中国知识图谱行业研究报告》，2021年，知识图谱在国内的核心市场规模预计达到百亿元级别。到2026年，相应规模将超过296亿元，每年复合增长率超过20%。其中金融和公安两大行业的占比较高而且增长的速度更快一些。在学术和产业界，自从2012年谷歌在搜索领域提出了知识图谱的概念并应用之后，随后的10年时间，国内外科技公司在知识图谱包括图数据库和图计算上都争先布局。从谷歌学术发表的知识图谱文章来看，最近5到10年时间，越来越多的技术人员投入到知识图谱领域研发中。2、蚂蚁知识图谱平台
ChatGPT一声惊雷，让全球见识到了生成式AI的威力。当前，生成式AI进入一个爆发时刻，并在许多领域中展现出它的无限潜力。那么，在这轮生成式AI大爆发中，企业应当如何抓住机遇，顺应这一波时代的潮水，得到自己的独特红利？这届亚马逊云科技中国峰会，给了我们答案。 0代码构建应用AI大爆发中，许多企业都希望能顺势抓住红利，但无论是成本还是技术壁垒，大模型的门槛之高，都会把许多企业拒之门外。亚马逊云科技的Amazon Bedrock，就把大模型的门槛打了下来。在峰会现场，亚马逊云科技全球产品副总裁MattWood为大家展示了一个令人印象深刻的无代码产品demo。 生成式AI的变革DALL-E2、St
杨净发自凹非寺量子位|公众号QbitAI再变幻莫测的技术发展周期，如果以年为单位也能探寻到每一次的关键进程。那么在全新的幂集创新中，今年有哪些新技术新突破领衔？又有什么样的趋势值得关注？比如已在产业界大放光彩的AI双星：AIGC、AIforScience，他们正在创造了什么新价值？能否解决更多实际问题？硬科技创新背景下，屡屡传来进展的异构计算、人形机器人、卫星互联网、AR产品，背后是什么引擎在驱动？为了帮读者们准确把握前沿科技趋势，也为了帮更多人串联起技术突破和产业风口的内在线索，更为了大家提前看到技术驱动的未来。年度十大前沿科技报告，再度来袭！量子位智库结合对科技领域的长期跟踪，以及对70余
本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列（内含4个议题的PPT及视频）的第3篇文章。本文重点介绍了美团数据库的容灾体系建设实践，主要内容包括业务架构、数据库容灾平台能力建设、演练体系建设以及这些建设取得的一些成果，最后也会分享一下容灾建设的未来思考。希望对大家能够有所帮助或者启发。1容灾介绍2业务容灾架构2.1容灾架构演进2.2美团容灾架构3数据库容灾建设3.1面临的挑战3.2基础高可用3.3容灾建设路径3.4平台能力建设3.5演练体系建设4未来思考4.1补齐短板4.2迭代架构 1容灾介绍 我们通常会把故障分为三大类，一是主机故障，二
近日，国际数据公司IDC最新发布的《中国边缘云市场跟踪研究，2022H2》报告显示，2022下半年，中国边缘云市场规模总计46.0亿元人民币，同比增长达到53.5%;其中，边缘公有云服务、边缘专属云服务、边缘云解决方案市场规模分别达到23.2、6.7和16.1亿元人民币。IDC指出，随着云计算服务市场的持续蓬勃发展，中国云计算用户对于云计算的使用方式更加成熟和理性，与业务的结合愈加紧密，正在催生出多样化的非中心云计算应用场景和需求。根据2023IDCFuturescape相关预测，到2025年，75%的企业将更青睐能够在中心云、边缘、本地专属等各类环境下提供一致应用部署体验的技术伙伴。IDC认
LLaMA(大规模机器学习和分析)是一个先进的软件平台，是Meta推出AI语言模型LLaMA，一个有着上百亿数量级参数的大语言模型用于大规模部署和管理机器学习模型。借助LLaMA，组织可以高效地在大型数据集上训练和部署模型，缩短投放市场的时间，并提高预测模型的准确性。安装LLaMA是一个简单的过程，可以在内部或云中完成。该平台需要一个现代的Linux发行版和许多依赖项，包括ApacheHadoop、ApacheSpark和ApacheKafka。安装这些依赖项并配置它们一起工作可能是一个复杂的过程，但是LLaMA提供了详细的文档和支持来帮助用户成功地部署平台。安装了LLaMA，用户就可以利用其
大模型离线推理 特点介绍大数据离线推理大模型离线推理（Batch推理）是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程，具有如下特点：一次对一批数据进行推理，数据量通常是海量的，所以计算过程通常是离线计算；推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理；作业规模通常较大，采用分布式计算，消耗大量计算资源；相比于在线推理，离线推理对延迟的要求并不高，主要关注吞吐和资源利用率。 关键挑战GPUMemoryWall图片大模型离线推理的关键挑战—GPUMemoryWall第一个挑战是内存的挑战，机器学习的模型越来越大，尤其是继Transformers类的模型后，模型大小迅猛增长。
中科院计算所的处理器芯片全国重点实验室及其合作单位，用AI技术设计出了世界上首个无人工干预、全自动生成的CPU芯片——启蒙1号。这颗完全由AI设计的32位RISC-VCPU，相比GPT-4目前所能设计的电路规模大4000倍，并可运行Linux操作系统，且性能堪比Intel486。而这项研究，更是有望颠覆传统的芯片设计流程！图片论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.12456世界首个AI全自动生成的CPU芯片众所周知，CPU设计是一项非常挑战且耗费人力和资源的工作。这通常需要由工程师团队编写代码（如Verilog、Chisel或C/C++等），然后在电子设计自动化（ED
