谷歌KDD'23工作：如何提升推薦系統Ranking模型訓練穩定性
谷歌在KDD 2023發表了一篇工作，探索了推薦系統ranking模型的訓練穩定性問題，分析了造成訓練穩定性存在問題的潛在原因，以及現有的一些提升模型穩定性方法的不足，并提出了一種新
自 ChatGPT 橫空出世,AI 領域便掀起了新一輪的發展熱潮, 頭部企業也紛紛加大在 AI 領域的布局力度。當下, 人工智能的發展可謂如火如荼, 為芯片及半導體板塊注入了強大的發展動力。尤其是高端芯片、圖形處理器這類關鍵的半導體產品, 在人工智能運算中扮演著核心角色, 其市場需求正呈現出迅猛增長的態勢。
相關機構預測, 中國 AI 芯片市場到 2027 年, 這一市場規模有望飆升至 2180 億元。在 AI 芯片的細分領域中,AI 推理芯片的表現格外引人注目。隨著 AI 模型不斷優化并在實際應用中逐步落地, 以及下游應用場景的不斷拓展,AI 推理芯片的市場占比正穩步提升。在這片充滿機遇與挑戰的 AI 芯片藍海中, 寒武紀正憑借自身的硬實力, 乘風破浪, 成為行業內不可忽視的力量。
通過長期的研發投入, 寒武紀積累了深厚的技術積淀, 并成功實現了技術的產品化。這背后是寒武紀對技術創新的執著追求, 多年來在人工智能芯片領域潛心鉆研。
目前寒武紀產品矩陣已形成, 為客戶提供豐富的芯片產品。寒武紀的主要產品線包括云端產品線、邊緣產品線、IP 授權及軟件。
云端產品線: 支撐云計算和數據中心場景
云端產品線目前包括云端智能芯片、加速卡及訓練整機。其中, 云端智能芯片及加速卡是云服務器、數據中心等進行人工智能處理的核心器件, 其主要作用是為云計算和數據中心場景下的人工智能應用程序提供高計算密度、高能效的硬件計算資源, 支撐該類場景下復雜度和數據吞吐量高速增長的人工智能處理任務。
寒武紀的訓練整機是由公司自研云端智能芯片及加速卡提供核心計算能力, 且整機亦由公司自研的訓練服務器產品。寒武紀的訓練整機產品與智能計算集群系統業務的區別在于訓練整機主要提供計算集群中的單體訓練服務器, 而不提供全集群搭建服務, 主要面向有一定技術基礎的商業客戶群體。
邊緣產品線: 賦能邊緣場景
邊緣計算是近年來興起的一種新型計算范式, 在終端和云端之間的設備上配備適度的計算能力, 一方面可有效彌補終端設備計算能力不足的劣勢, 另一方面可緩解云計算場景下數據隱私、帶寬與延時等潛在問題。邊緣計算范式和人工智能技術的結合將推動智能制造、智能零售、智能教育、智能家居、智能電網等眾多領域的高速發展。
IP 授權及軟件: 構建統一生態
該產品線包括 IP 授權和基礎系統軟件平臺。IP 授權是將公司研發的智能處理器 IP 等知識產權授權給客戶在其產品中使用。基礎系統軟件平臺是寒武紀為云邊端全系列智能芯片與處理器產品提供統一的平臺級基礎系統軟件 (包含軟件開發工具鏈等), 打破了不同場景之間的軟件開發壁壘, 兼具靈活性和可擴展性的優勢, 無須繁瑣的移植即可讓同一人工智能應用程序便捷高效地運行在公司云邊端系列化芯片與處理器產品之上。
智能計算集群系統業務: 整體解決方案
寒武紀智能計算集群系統業務是將公司自研的加速卡或訓練整機產品與合作伙伴提供的服務器設備、網絡設備與存儲設備結合, 并配備公司的集群管理軟件組成的數據中心集群, 其核心算力來源是公司自研的云端智能芯片。智能計算集群主要聚焦人工智能技術在數據中心的應用, 為人工智能應用部署技術能力相對較弱的客戶提供軟硬件整體解決方案, 以科學地配置和管理集群的軟硬件、提升運行效率。
在人工智能蓬勃發展的時代, 寒武紀憑借豐富的產品矩陣和強大的技術實力, 在 AI 芯片市場中占據了重要地位。面對未來的機遇與挑戰, 寒武紀將繼續深耕技術、優化產品, 不斷拓展市場, 引領人工智能芯片行業邁向新的高度, 為推動人工智能產業的發展貢獻更多力量。
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