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Microsoft a construit un nouveau supercalculateur IA dans Azure

Microsoft a construit un nouveau supercalculateur IA dans Azure

Le partenariat que Microsoft a annoncé l'année dernière avec la start-up d'intelligence artificielle OpenAI a été fructueux, c'est le moins qu'on puisse dire, car, lors de l'événement Build de cette année, ils ont annoncé avoir construit le cinquième ordinateur IA le plus puissant au monde..

Quelles sont les spécifications techniques du supercalculateur Microsoft AI?

Le supercalculateur développé avec OpenAI est un système unique avec plus de 285 000 cœurs de processeur, 10 000 GPU et 400 gigabits par seconde de connectivité réseau pour chaque serveur GPU. 

Microsoft écrit dans un article de blog que par rapport aux autres machines répertoriées dans les supercalculateurs TOP500 dans le monde, leur système se classe dans le top cinq.

Il s'agit de pouvoir faire une centaine de choses passionnantes dans le traitement du langage naturel à la fois et une centaine de choses passionnantes en vision par ordinateur, et lorsque vous commencez à voir des combinaisons de ces domaines perceptifs, vous allez avoir de nouvelles applications difficiles à imaginez même maintenant. 

, a déclaré Sam Altman, PDG d'OpenAI.

À quoi servira le supercalculateur Microsoft AI?

Microsoft a annoncé qu'il commencerait bientôt à proposer ses modèles Microsoft Turing en open-source et des recettes pour les former à Azure Machine Learning.

Si vous êtes un développeur, cela vous donnera accès à la même famille de modèles de langage que Microsoft utilise pour améliorer la compréhension du langage dans tous ses produits.

Ils utiliseront également le supercalculateur avec la nouvelle version de DeepSpeed.

Pour ceux qui ne le connaissent pas, DeepSpeed ​​est une bibliothèque open-source d'apprentissage en profondeur pour PyTorch, qui réduit la quantité de puissance de calcul nécessaire pour la formation de grands modèles distribués..

La mise à jour est bien meilleure que la version publiée il y a trois mois. Désormais, il permet de former des modèles plus de 15 fois plus grands et 10 fois plus rapides que de faire la même chose sans DeepSpeed ​​sur la même infrastructure.

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