Amazon и Anthropic строят суперкомпьютер в 5 раз мощнее текущего

Anthropic и Amazon строят нечто колоссальное! Компании объединились для создания суперкомпьютера Project Rainier. Самого мощного в истории Amazon Web Services. Он будет размещаться в нескольких центрах обработки данных по всей территории США.

Суперкомпьютер даст Anthropic в 5 раз больше вычислительной мощности по сравнению с их текущим крупнейшим кластером. В основе Project Rainier лежат серверы с чипами Trainium 2. Которые Amazon разработал специально для обучения и работы моделей искусственного интеллекта.

1 такой чип выполняет триллионы вычислений в секунду. Примечательная особенность проекта – экологичное охлаждение. Несколько дата-центров будут полностью охлаждаться за счёт наружного воздуха, без использования воды.

В традиционных дата-центрах серверы работают независимо и обмениваются данными через внешние сетевые коммутаторы. Это создаёт задержки, которые неприемлемы в проектах такого масштаба. Project Rainier решает эту проблему с помощью новой архитектуры UltraServers и UltraClusters.

AIvengo > Новости ИИ > Amazon и Anthropic строят суперкомпьютер в 5 раз мощнее текущего

ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты

Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.

К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов

Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.

Kandinsky научился лепить видео со звуком

ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.

Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас

ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.

Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных

Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.