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Artificial Intelligence (AI) Track Kickoff.pdf

上傳人: 張** 編號:161503 2024-05-05 10頁 1.13MB

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標記的內容中,Meta的Dharmesh Jani強調了開發開放AI系統的必要性,并提出了面向AI的可持續計算基礎設施的挑戰。Jani指出,目前孤立的AI數據中心建設導致解決方案碎片化和成本增加。他提出了一個機會,即通過開放計算項目(OCP)的社區、合作伙伴和知識產權模型,建立可持續、適用于廣泛用戶和應用的開源AI系統。 核心數據包括: - 目標:開發開源的機架級AI系統,建立一個有彈性的AI數據中心供應鏈。 - 戰略計劃:到2024年,通過OCP實現開放AI系統,包括定義硬件、冷卻技術和數學格式等。 - 短期戰術:確保項目與AI計劃一致,并根據需要啟動新的工作流程和聯盟。 關鍵點: 1. 需要建立可持續的計算基礎設施,以支持AI數據中心的需求。 2. 目前的AI數據中心建設是孤立的,導致成本增加和解決方案碎片化。 3. OCP提供了一個平臺,通過社區合作實現開源AI系統。 4. 計劃建立一個有彈性的AI數據中心供應鏈,服務于多個市場細分。 5. 短期目標是確保項目與AI計劃一致,并根據需要啟動新的工作流程和聯盟。
"Meta如何推動開放AI系統?" "如何構建適應AI的可持續計算基礎設施?" "加入OCP的開放AI系統,有哪些要求和限制?"
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