Найти похожее

Huawei Ascend 910D — новый удар по монополии NVIDIA Помните, как чип Ascend 910B от Huawei уже заставил нервничать рынки? Теперь история набирает обороты! Компания Huawei представилановый AI-чип Ascend 910D — ответ на жёсткие экспортные ограничения США. По данным The Wall Street Journal и Reuters, процессор создан, чтобы конкурировать с флагманом NVIDIA H100, а его производительность может даже превзойти американский аналог. Ключевая цель — обеспечить Китай локальными технологиями и снизить зависимость от западных решений. Почему это важно? 👉 Ранее я писал, что Ascend 910B (предыдущая версия) уже показал впечатляющие результаты: потеря всего 5% производительности при запуске ИИ DeepSeek, но экономия 70% на инференсе. 👉 Теперь 910D — следующий шаг. Если Huawei выполнит заявленные характеристики, давление на NVIDIA усилится: китайские компании массово перейдут на отечественные чипы. Что дальше? Китай делает ставку на технологический суверенитет, и Huawei — главный игрок в этой гонке. Если Ascend 910D подтвердит заявленный уровень, мировой рынок AI-чипов ждёт передел. NVIDIA придётся не просто конкурировать, а экстренно искать новые козыри. А вы верите в то, что Huawei способна обойти NVIDIA? https://t.me/semasci #Huawei#NVIDIA#GPU#AI#чипы#технологии

👩‍💻 Python для сетевых инженеров. • Python уверенно лидирует в рейтингах популярности языков программирования, и не зря — на этом языке можно решать самые разные задачи и при этом сильно экономить время. Я нашел очень полезную книгу, в которой рассматриваются основы Python с примерами и заданиями построенными на сетевой тематике. Надеюсь, что многим из Вас пригодится данный материал и поможет приступить к изучению этого языка программирования. • Книгу можно читать в онлайне (по ссылкам ниже), либо скачать в удобном формате и на разных языках: • Основы Python: ➡Подготовка к работе; ➡Использование Git и GitHub; ➡Начало работы с Python; ➡Типы данных в Python; ➡Создание базовых скриптов; ➡Контроль хода программы; ➡Работа с файлами; ➡Полезные возможности и инструменты. • Повторное использование кода: ➡Функции; ➡Полезные функции; ➡Модули; ➡Полезные модули; ➡Итераторы, итерируемые объекты и генераторы. • Регулярные выражения: ➡Синтаксис регулярных выражений; ➡Модуль re. • Запись и передача данных: ➡Unicode; ➡Работа с файлами в формате CSV, JSON, YAML. • Работа с сетевым оборудованием: ➡Подключение к оборудованию; ➡Одновременное подключение к нескольким устройствам; ➡Шаблоны конфигураций с Jinja2; ➡Обработка вывода команд TextFSM. • Основы объектно-ориентированного программирования: ➡Основы ООП; ➡Специальные методы; ➡Наследование. • Работа с базами данных: ➡Работа с базами данных. • Дополнительная информация: ➡Модуль argparse; ➡Форматирование строк с оператором %; ➡Соглашение об именах; ➡Подчеркивание в именах; ➡Отличия Python 2.7 и Python 3.6; ➡Проверка заданий с помощью утилиты pyneng; ➡Проверка заданий с помощью pytest; ➡Написание скриптов для автоматизации рабочих процессов; ➡Python для автоматизации работы с сетевым оборудованием; ➡Python без привязки к сетевому оборудованию. #Python

⚙️Nvidia на мероприятии GTC 2023представила набор облачных сервисов AI Foundations для разработки искусственного интеллекта. По данным техгиганта, с его помощью компании смогут создавать, совершенствовать и использовать крупноязыковые и генеративные ИИ-алгоритмы, обучая их на собственных данных, для решения уникальных задач. 🪄 В AI Foundations входят языковой сервис NeMo и платформа Picasso для генерации изображений, видео и 3D. Оба продукта включают предварительно обученные модели, API-интерфейсы, оптимизированные механизмы логического вывода, фреймворки для обработки данных и поддержку инженерного персонала Nvidia. На GTC 2023 компания также представила ряд других ИИ-систем. Среди них: 📌 облако DGX Cloud, позволяющее арендовать мощную вычислительную ИИ-инфраструктуру и ПО Nvidia через браузер; 📌 платформы логического вывода L4 для повышения производительности видео, L40 — создания 2D/3D изображений, NVL — развертывания больших языковых моделей и Grace Hopper — разработки рекомендательных систем; 📌 система Isaac Sim для совместной работы над умными устройствами; 📌 рабочий процесс Omniverse для автопроизводителей; Также компания открыла клиентам доступ к ИИ-ускорителям H100 Hopper. #Nvidia

🪄Nvidiaпредставила ИИ-генератор трехмерных объектов по тексту Magic3D. Система базируется на алгоритме eDiffii. Сперва модель преобразовывает запрос в изображения низкого разрешения, которые затем обрабатываются в исходное 3D-представление с помощью фреймворка Instant NGP. 🖼 После этого ИИ-алгоритм DMTet извлекает трехмерную сетку более высокого качества. Это служит шаблоном для дальнейших изображений, масштаб которых увеличивается. По словам Nvidia, в результате получается трехмерная модель объекта размером 512×512 пикселей, которую можно импортировать и визуализировать в стандартном графическом ПО. 💬 В компании заявили, что Magic3D по скорости и разрешению превосходит ИИ-генератор Google DreamFusion. #Nvidia

⚙️Nvidia задействовала графические процессоры и алгоритмы машинного обучения для проектирования новых видеоускорителей. В компании утвеждают, что ИИ можно эффективно применять в таких областях проектирования GPU, как картирование падения напряжения, прогнозирование паразитных явлений, проблемы размещения и маршрутизации, автоматизация стандартной миграции ячеек. 📉 Картирование падения напряжения показывает инженерам, как распределяется мощность в новых процессорах. По данным Nvidia, использование ИИ позволило сократить время произведения расчетов с трех часов до трех секунд с точностью 94%. Также инженеры использовали графовые нейросети для анализа проблемы размещения и маршрутизации компонентов процессора, так как неправильное выполнение этого условия приведет к «пробкам данных». ⚒ Кроме того, переход с 7-нм на 5-нм техпроцесс производства чипов требовал больших трудозатрат, а обучение с подкреплением помогло ускорить этот этап и уменьшить количество ошибок в правилах проектирования. #Nvidia

🖼Nvidiaвыпустила инструмент Canvas для генерации фотореалистичных пейзажей по наброску, основанный на нейросети GauGAN. Для создания изображения пользователю доступны 15 материалов, такие как трава, туман или снег, а также девять стилей, в зависимости от которых меняется освещение и другие детали. Изображение можно разделить на слои, чтобы по отдельности редактировать каждую часть картинки. 🖥 Опробовать Canvas могут все желающие, однако для его работы требуется видеокарта Nvidia c ядрами RT для трассировки лучей из серии RTX. #Nvidia

👀NVIDIAоткроет доступ к облачному суперкомпьютеру DGX SuperPOD для разработки искусственного интеллекта по подписке за $90 000 в месяц. Пользователям сервиса установят готовое комплексное решение для центров обработки данных, что повысит производительность их инфраструктуры. DGX SuperPOD обладает вычислительной мощностью в 100 петафлопс. Аналогичные суперкомпьютеры используются в немецком исследовательском центре ИИ для анализа спутниковых и аэроснимков, а также в университете Флориды для молекулярного моделирования белков с квантовой точностью. 📆 Сервис станет доступен летом 2021 года. #NVIDIA

🎮 Nvidia запатентовала технологию машинного обучения для тактильного фидбека в игровых контроллерах. На сегодняшний день разработчики видеоигр заранее программируют моменты срабатывания тактильной отдачи. Вместо этого специалисты Nvidia предлагают обучить искусственный интеллект распознавать «особые» моменты внутри игры в режиме реального времени и самостоятельно выбирать варианты обратной связи с игроком. ⚙️ О том, как будет работать технология в патенте практически ничего не сказано. Вероятно, обработка алгоритмов будет происходить на CPU, графическом процессоре, либо же на комбинации аппаратного и программного обеспечения. #Nvidia

Знания языка #Python для современнного юзера/предпринимателя такой же необходимый навык как знание #excel Так что рекомендую всем как можно скорее пройти хотя бы базовый курс по нему, например как у этого автора. 😁 С #python даже на базовом уровне, можно написать любое приложение, телеграм бот, сделать сайт, смонтировать видео, сделать аналитику по данным или запустить свой AI [да вообще ЧТО угодно!]🔥

​​Polymathic - междисциплинарный ИИ Ох, какая классная межуниверситетская инициатива - Polymathic🔥. Задача, которую они решают, заключается в создании ИИ моделей, которые используют информацию из наборов данных различных модальностей и разных научных областей, которые не имеют общего представления (например, текста). Такие модели могут использоваться в качестве надежных базовых показателей или можно сделать файн-тьюнинг для конкретных приложений. Такой подход может демократизировать ИИ в науке, предоставляя более сильные априорные модели для общих концепций, таких как причинность, измерение, обработка сигналов, и т.п. В общем история с базовыми и генеративными моделями понемногу адаптируется к научным задачам, за что мы топим тоже 🤘. Реальных проектов пока немного, но есть, например, Multiple Physics Pretraining - подход к разработке больших предобученных физических суррогатных моделей или AstroClip - видимо модель CLIP для астрофизиков. На данный момент кроме команды ученых есть и крутой консультативный совет, например, с Яном Лекуном (Yann LeCun) из Meta AI. #AI#ML