厦门网站开发平台,wordpress是一种,莱芜一中官网,wordpress 搜索没反应这几天GPT-3成为人工智能甚至整个科技圈最为热门的话题。作为著名人工智能科研公司 OpenAI 开发的文字生成 (text generation) 人工智能#xff0c;GPT-3的相关论文在2020年5月份就已经发表#xff0c;由于使用了45TB的数据#xff0c;并采用了天文数字级别的1,750亿参数量而…这几天GPT-3成为人工智能甚至整个科技圈最为热门的话题。作为著名人工智能科研公司 OpenAI 开发的文字生成 (text generation) 人工智能GPT-3的相关论文在2020年5月份就已经发表由于使用了45TB的数据并采用了天文数字级别的1,750亿参数量而引起极大轰动。现在GPT-3开始开放申请获得资格的人将通过API来使用GPT-3。如果说软件定义一切那么API就在定义软件。一些人在使用了GPT-3之后对其赞不绝口嗯真香 比如用GPT3做的这个页面生成器只需要输入“给我一个长得像西瓜的按钮”GPT3就会很快输出一个看上去真的很像西瓜的按钮。 从目前的应用来说GPT-3 更像是一个更懂你的新的搜索引擎传统的搜索引擎只是将信息归类后进行展现而GPT-3 则是将信息进行了加工。仅就45TB的数据而论如果一部电影按照2G大小来算的话那么45T的数据相当于23000多部电影每次GPT-3都相当于将这23000多部电影看一遍然后写出一篇“影评”。 而写出这篇“影评”不是依靠作者的构思而是依靠算力。算力可以看作是单位时间内的计算能力。从计算机诞生之日起人们对算力的追求就没有停歇过1958年集成电路的出现让算力实现了一次质的飞跃近年来随着CPU、GPU、NPU等单元部件算力的不断增强算力更是得以成为数字经济时代的核心引擎之一。 做个比喻如果说算力是心脏那么数据就是血液两者之间还需要一个良好的血液循环系统予以保证而存储系统就可以看作这样的一个血液循环系统。那么应该如何更好的构建这个血液循环系统呢 首先为了支撑强大的算力需要能够支持大规模的数据吞吐量其次需要更低的数据读写延迟以提升计算速度再次需要具有足够的弹性保证算力峰值到来时数据容量的随时扩容。 如果从以上角度出发那么一个适当的选择就是文件存储。以阿里云文件存储CPFS (Cloud Parallel File Storage)为例CPFS是一个可完全托管、可扩展的并行文件存储系统针对高性能计算场景的性能要求进行了深度优化提供对数据毫秒级的访问和高聚合I/O、高IOPS的数据读写请求可以用于AI深度训练、自动驾驶、基因计算、EDA仿真、石油勘探、气象分析、机器学习、大数据分析以及影视渲染等业务场景中。 首先 CPFS具有超高吞吐和IOPS。采用分布式的并行架构数据条带化后均匀分布在存储集群上可以实现计算节点并行访问提供数百GB的吞吐和千万级的IOPS以及亚毫秒级时延其次CPFS弹性可扩展。CPFS支持在线的扩容由于所有数据均以条带化的方式存储并且支持扩容以后的自动负载平衡可满足性能的线性增长并且即时利用扩容节点的吞吐和存储能力满足业务增长需要的更多容量与性能的诉求。 目前CPFS已经在公共云和混合云环境中有了广泛的应用。 以阿里云弹性高性能计算云平台HPCaaS为例。该平台支持基于阿里云ECS、EGS弹性计算实例快速构建任意规模的并行计算集群并根据用户需求动态增删节点个数和存储规模。首先该方案用户只需购买EHPC的集群实例就可以立刻获得相应数目的ECS、EGS、文件存储和搭配的RDSOSS等服务。其次用户可以根据初期使用集群规模生成集群在运行时通过集群调度动态伸缩集群数目。 而在混合云环境中CPFS推出了混合云CPFS存储。爱笔北京智能科技有限公司正是利用了混合云CPFS存储解决方案构建云上云下多级存储池架构解决计算机视觉、语音识别、自然语言理解、大数据分析等技术场景下的数据存储与管理问题从而将人工智能的线上与线下场景中进行融合实现业务场景的数字化、智能化。 目前关于GPT-3的讨论还在继续 GPT-3母公司OpenAI的首席执行官Sam Altman也谦虚的说道“人工智能终将改变世界但GPT3只是看到了一眼未来。我们还有很多事情要解决。”不过不可否认的是大多数人对于GPT-3还是充满期待——人工智能的时代已经到来而GPT-3的这一小步也许为整个人工智能行业迈出了一大步。 原文链接https://developer.aliyun.com/article/769141?utm_contentg_1000161686 本文为阿里云原创内容未经允许不得转载。