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Las futuras supercomputadoras a exaescala se construirán utilizando tanques HPE similares a Lego capaces de albergar aproximadamente 100.000 procesadores AMD EPYC.

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  • Cray EX4000 de HPE admite diseños modulares y escala hasta 98.304 núcleos
  • La interconexión Slingshot 400 duplica el rendimiento, lo cual es vital para los sistemas de exaescala
  • Una colaboración entre AMD y Nvidia ayuda a calcular densidades superiores a 10 petaflops

Nuevos informes afirman que las futuras supercomputadoras a exaescala adoptarán diseños modulares que permitan escalabilidad y mayor eficiencia.

Próxima plataforma el dice Hewlett-Packard Enterprise (HPE) está liderando esta transformación, con los sistemas Cray EX4000, que utilizan la interfaz Slingshot de HPE y un chasis innovador para admitir hasta 98,304 AMD Colores épicos para cada estante.

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Indiana no es Cenicienta. Los Hoosiers parecen capaces de romper la CFP y competir

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BLOOMINGTON, INDIANA— Indiana El entrenador Curt Cignetti no pudo abandonar la pelea.

Los Hoosiers, clasificados en el puesto 16, fueron eliminados Nebraska 56-7 el sábado, proporcionando un margen de victoria sin paralelo en su larga y a menudo frustrante historia del fútbol desde 1945. Antes de que terminara, muchos fanáticos abandonaron el más pequeño de los tres Memorial Stadiums de los Diez Grandes, y la multitud más grande y ruidosa de Indiana desde entonces. . El año 1979 fue una sorpresa en sí mismo. Sin embargo, Cignetti no retrocedió en su planteamiento desde el banquillo, por mucho que los aficionados celebraran la victoria en los aparcamientos.

“No dejaré que se vuelvan complacientes”, dijo Cignetti. “Con los entrenadores también.

“Estaba obsesionado en el último cuarto de este juego. Obsesionado”.

Este es un equipo de fútbol de Indiana (7-0 en general, 4-0 Big Ten) irreconocible de su pasado, que consistía en gran medida en compartir ingresos a cambio de ser uno de los favoritos del partido Big Ten durante un siglo. (El baloncesto es una historia diferente). Pero esta no es la temporada de Cenicienta como la que Noroeste Experimentado en 1995. Este es un equipo de Hoosiers más que capaz no solo de llegar a los playoffs de fútbol americano universitario, sino también de competir en ellos y ganar juegos.

En siete semanas, los Diez Grandes lucharán por cuatro equipos de la CFP y probablemente terminarán con tres. Indiana es uno de esos cuatro equipos y es posible que tampoco ocupe el puesto número 4. Los Hoosiers son un equipo tan completo como cualquier equipo de los Diez Grandes, sin excepción Oregón y Estado de Ohio. Indiana se enorgullece de una mentalidad de equipo implacable que es tan precisa como un dos por cuatro en el hombro y posee una arrogancia pensativa más intimidante que humillante.

“Mantendremos el pie en el acelerador”, el receptor de Indiana Cruz de millas Dijo. “Buscamos tomar el control siempre que podamos”.


Myles Cross y las numerosas transferencias que componen la plantilla de Indiana se han concretado rápidamente bajo la dirección de Curt Cignetti. (Rich Janzaruk/Herald Times/USA Today vía Imagen Images)

Para poner esta victoria en contexto, piense en un día inaugural en el que Nebraska solo tuvo una derrota, y eso ocurrió en tiempo extra. Los Huskers ocuparon el puesto 13 a nivel nacional en defensa total y estaban a solo dos lugares del Top 25 de AP. Sin embargo, Indiana State, que ha sufrido un duro golpe debido a su calendario, superó a Nebraska como sparring.

Por sexto juego consecutivo, los Hoosiers superaron los 40 puntos. Si el partido hubiera durado un cuarto más, podrían haber marcado 70 por segunda vez este año. Nebraska ha permitido ocho touchdowns en sus primeros seis juegos y los Hoosiers han anotado ocho touchdowns en 12 posesiones. Los Huskers fueron el único equipo a nivel nacional que no permitió un touchdown por tierra este año. El sábado, el estado de Indiana corrió por cinco.

No importaba quién jugaba como mariscal de campo de los Hoosiers. comienzo Curtis Rourke Jugó la primera mitad, completando 17 de 21 pases para 189 yardas antes de que un dedo roto en su mano derecha lo dejara fuera después del medio tiempo. Así que copia de seguridad Taivin Jackson Intervino y completó todos menos uno de sus ocho pases para 91 yardas y dos touchdowns en la segunda mitad. Indiana anotó touchdowns en las siete posesiones de la zona roja.

El alarde se une al rendimiento.

“Con el éxito viene la fe, viene la confianza”, dijo Cignetti. “Creo que vimos ese tipo de comienzo contra Western Illinois. No era un gran equipo, pero jugamos bien. Y luego fuimos a Universidad de CaliforniaY creo que hemos visto cómo aumenta cada dos semanas.

Lo que hace que esta temporada sea aún más impresionante es cómo Cignetti construyó Indiana tan rápidamente. Hace un año, James llevó a Madison a una campaña de 12 victorias y luego reemplazó a Tom Allen como entrenador en jefe de Indiana. Rebosante de confianza, Cignetti estaba cansado de que los periodistas le preguntaran cómo planeaba cambiar un programa que tenía 224-529-24 de todos los tiempos contra enemigos del Big Ten.

“Es muy simple”, dijo en su conferencia de prensa de presentación. “Gané. Búscame en Google”.

Cignetti trajo consigo a 12 ex jugadores de James Madison, incluidos varios ganadores del cinturón All-Sun. Rourke salió del portal de transferencias y con él llegó Cross, su primer objetivo en Ohio. En siete juegos este año, Rourke completó el 74.6 por ciento de sus pases para 1,941 yardas, 15 touchdowns y tres intercepciones.

Pero Indiana ha visto grandes ofensivas antes, con Kevin Wilson hace una década y con Allen en 2019-20. Lo que distingue a este equipo de sus predecesores es su defensa. Los Hoosiers aún no han permitido más de 28 puntos en un juego, y esta fue la quinta vez que limitaron a un oponente a 14 puntos o menos.

El sábado, los Hoosiers destruyeron la momia de varias maneras. Hicieron siete tacleadas para pérdida, un par de capturas e interceptaron a un mariscal de campo de Nebraska. Dylan Raiola Tres veces. En lo que Cignetti llamó la jugada clave del juego, el back defensivo Sean Asbury II Raiola interceptó en la yarda 3 de Indiana y la devolvió 79 yardas. Tres jugadas después, Indiana anotó su quinto touchdown para tomar ventaja de 35-7.

Para un hombre, la CFP es lo más alejado de la mente de los jugadores. De hecho, les cuesta determinar quién es el siguiente en el calendario. Donde repitió el texto de no mirar hacia adelante y centrarse en el próximo rival, el lateral. Jaylen Walker Se detuvo, miró hacia abajo y hizo una pausa antes de hablar.Washington“Entonces, si los Hoosiers tienen ojos para… Michigan el 9 de noviembre o el estado de Ohio el 23 de noviembre, no tienen interés en compartir esos detalles. Para aquellos que lo hicieron en presencia de Walker, fue simplemente “veneno para ratas”.

“Quien sea el siguiente en el calendario, concéntrate en él”, dijo Cross. “Si llegamos a ese punto, llegaremos a ese punto. Pero ahora mismo, sólo estamos concentrados en el próximo equipo, buscando dominarlo”.

Con 7-0 en general, Indiana está a una victoria de igualar el mejor comienzo sin empates en una sola temporada en 1967. Sólo dos veces desde que se unió al Big Ten, además En 1899, como parte de la primera expansión de la Conferencia de fútbol universitario, Indiana State capturó el título de liga. Uno de ellos fue en 1945 al finalizar la Segunda Guerra Mundial. La otra fue en 1967 cuando empató por la corona. Burdeos y Minnesota.

La última vez que Indiana venció a un oponente del Big Ten por 49 puntos fue también en 1945.

“En cierto modo tengo una idea de la historia, pero no profundizo demasiado en ella”, dijo el esquinero. Bonos D'AngeloQuien se unió a Cignetti proveniente de James Madison. “Nuestro trabajo es ganar. Tómelo un juego a la vez y simplemente gane”.

(Foto superior del entrenador de Indiana, Curt Cignetti: James Black/Icon Sportswire vía Getty Images)

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Se están construyendo pequeños reactores nucleares capaces de producir 5 megavatios de energía durante un máximo de 100 meses, produciendo 1,2 petavatios-hora de energía.

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La energía nuclear es cada vez más reconocida por su potencial para revolucionar el suministro de energía en los centros de datos, una necesidad a medida que la inteligencia artificial continúa impulsando la demanda.

Empresas como oráculo y microsoft Ambos comenzaron a investigar la energía nuclear (como lo habían hecho anteriormente) microsoft presidente Bill Gates), con Microsoft firmando un acuerdo para comprar energía de El famoso reactor de Three Mile Island.

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Lanzamiento de procesadores Intel Xeon 6 y aceleradores de IA Gaudi 3 capaces de manejar cargas de trabajo de IA avanzadas

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Intel Intel presentó recientemente nuevo hardware centrado en mejorar los flujos de trabajo de IA. La compañía presentó el martes el procesador Xeon 6 con nuevos núcleos de rendimiento (P-cores) y el acelerador de IA Gaudi 3 a clientes empresariales y de centros de datos. El fabricante de chips afirma que los nuevos dispositivos proporcionarán un mayor rendimiento y una mejor optimización de costos para permitir un rendimiento óptimo por vatio y un menor costo total de propiedad. Según el fabricante de chips, estos dispositivos se lanzaron para permitir a las empresas manejar demandas de carga de trabajo cada vez mayores de modelos de IA más avanzados.

Lanzamiento del procesador Intel Xeon 6

fabricante de chips el dice Intel anunció que su nuevo procesador Intel Xeon 6 está equipado con un núcleo de rendimiento. Estos procesadores no están destinados a consumidores minoristas, sino que se utilizarán para alimentar los centros de datos de las empresas para ayudarles a ejecutar servidores en la nube.

Intel afirma que el procesador Xeon 6 ofrece el doble de rendimiento que su predecesor debido al mayor número de núcleos. También proporciona el doble de ancho de banda de memoria y capacidades de aceleración de IA.

Dado que se basa en aceleración de hardware, puede ejecutar modelos de lenguajes muy grandes (LLM) con facilidad. Según Intel, “puede satisfacer las demandas de rendimiento de la IA desde el borde hasta los centros de datos y los entornos de nube”.

Intel presenta los aceleradores de inteligencia artificial Gaudí 3

Gaudi 3 es el acelerador de IA de nueva generación de Intel. Son chips de hardware especializados diseñados para ayudar a las máquinas a acelerar las tareas de inteligencia artificial, especialmente aquellas relacionadas con el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y las redes neuronales. Estos incluyen unidades de procesamiento de gráficos, circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC), conjuntos de puertas programables en campo (FPGA) y unidades de procesamiento neuronal (NPU).

El acelerador de IA Gaudi 3 cuenta con 64 núcleos de procesador Tensor y ocho motores de multiplicación de matrices (MME) diseñados para acelerar los cálculos de redes neuronales profundas. También cuenta con 128 GB de memoria HBM2e para entrenamiento e inferencia, y 24 puertos Ethernet de 200 GB que permiten escalar el servidor.

El nuevo AI Accelerator de Intel es compatible con el marco PyTorch y con los modelos avanzados de concentrador y adaptador Hugging Face. La empresa ya ha contratado a IBM para implementar Gaudi 3 para IBM Clouds. Dell Technologies también utiliza su propia infraestructura de centro de datos.

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La Autoridad Reguladora del Mercado de Capitales de Dubai anuncia regulaciones más estrictas para la comercialización de criptomonedas



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Google DeepMind integra Gemini 1.5 Pro en robots capaces de navegar en entornos del mundo real

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Google Mente profunda Nvidia compartió el jueves los últimos avances en robótica y modelos de lenguaje de visión (VLM). El departamento de investigación de IA del gigante tecnológico está trabajando con modelos de visión avanzados para desarrollar nuevas capacidades en robótica. En un nuevo estudio, DeepMind destaca que el uso de Gemini 1.5 Pro y su larga ventana de contexto ahora ha permitido al departamento lograr avances en la navegación en el mundo real y la comprensión de sus robots. A principios de este año, NVIDIA también anunció el lanzamiento de Gemini 1.5 Pro. ha sido detectado Nueva tecnología de inteligencia artificial que mejora las capacidades avanzadas de robots con apariencia humana.

Google DeepMind utiliza Gemini AI para mejorar los robots

en correo En X (anteriormente conocido como Twitter), Google DeepMind reveló que estaba entrenando a sus bots usando mellizo 1.5 Ventana contextual con 2 millones de tokens. Las ventanas de contexto pueden entenderse como la ventana de conocimiento visual de un modelo de IA, que utiliza para procesar información indirecta sobre el tema a consultar.

Por ejemplo, si un usuario le pregunta a un modelo de IA “sabores de helado más populares”, el modelo de IA comprobará la palabra clave “helado” y “sabores” para encontrar información sobre esa pregunta. Si esta ventana de información es demasiado pequeña, la IA sólo podrá responder con los nombres de diferentes sabores de helado. Sin embargo, si fuera más grande, la IA también podría ver la cantidad de artículos sobre cada sabor de helado para encontrar los más mencionados e inferir el “factor de popularidad”.

DeepMind aprovecha esta larga ventana contextual para entrenar a sus robots en entornos del mundo real. La sección tiene como objetivo descubrir si el robot es capaz de recordar detalles del entorno y ayudar a los usuarios cuando se les pregunta sobre el entorno utilizando términos contextuales o ambiguos. En un vídeo compartido en InstagramEl departamento de IA demostró que el robot era capaz de dirigir a un usuario a una pizarra cuando le preguntaba dónde podía dibujar.

“Con el contexto de 1 millón de caracteres en 1.5 Pro, nuestros robots pueden usar instrucciones humanas, recorridos en video y sentido común para encontrar con éxito su camino a algún lugar”, dijo Google DeepMind en una publicación de blog.

en Estancia Un artículo publicado en arXiv (una revista en línea no revisada por pares) en el que DeepMind explica la tecnología detrás de este truco. Además de Géminis, ella también es Usar Su Transformador Automático Modelo 2 (RT-2). Es un modelo de visión, lenguaje y acción (VLA) que aprende de datos web y bots. Utiliza visión por computadora para procesar entornos del mundo real y utilizar esta información para crear conjuntos de datos. Este conjunto de datos puede ser procesado posteriormente por IA generativa para analizar comandos contextuales y producir los resultados deseados.

Hoy en día, Google DeepMind utiliza esta arquitectura para entrenar robots en una categoría amplia conocida como navegación instructiva multimodal (MIN), que incluye exploración del entorno y navegación guiada por instrucciones. Si la demostración de la empresa es legítima, la tecnología podría ayudar a que la robótica avance aún más.

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