经过对多种开源存储系统的评估对比，我们选择了 JuiceFS 。我们的架构采用 Redis 进行高性能元数据管理，同时构建了自有 MinIO 集群作为底层对象存储，这一架构完美解决了模型训练场景中的数据读写瓶颈、元数据访问延迟以及计算资源之间的存储互通问题。
现在，跑准万亿参数的大模型，可以彻底跟英伟达Say Goodbye了。
科技巨头常吹嘘需要庞大昂贵GPU 集群的万亿参数 AI 模型，但 Fastino 正采取截然不同的策略
昨日，北京市知识产权局党组成员、副局长潘新胜在参加百度活动时表示，北京正在全力推进建设具有全球影响力的人工智能创新策源地和产业高地，打造世界级人工智能产业集群。
密集模型的推理能力也能和DeepSeek-R1掰手腕了？
根据去年2024年7月28日Meta公司在训练大模型（Llama 3）时使用“16384 个 英伟达H100 GPU 集群”的经验，该显卡在高负载、大规模集群运行环境下容易出现以下故障点：
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
再次证明，AI行业里大力出奇迹。
当我们惊叹于Deepseek的妙语连珠时，是否正目睹硅基系统对人类语言本源的复刻？那在服务器集群中奔流的矩阵运算，与人脑皮层间跳跃的神经电波，究竟共享着怎样的“语言密码”？
国内首个自研万卡集群，刚刚成功点亮！国产AI的高价门槛直接被打下来了。在百度智能云平台上，DeepSeek R1和V3的官方价格直接低至五折和三折，基本实现全网最低。
