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嬴圖創新性提出AI領域計算資源上的新思考——挑戰當前以GPU為中心的計算模式。
2024 年 9 月 12 日星期四，為期兩天的ISBM大會在曼谷開幕。本次大會吸引了眾多業內專家和學者的參與。其中，3A物理課程的大會于下午正式拉開序幕，聚焦討論人工智能、區塊鏈、網絡安全、深度學習等領域的前沿研究和應用成果，為未來的企業管理和技術創新汲取了新的愿景。國際高性能存儲與計算專家、大數據專家、國際領先圖技術廠商嬴圖 CEO Ricky （孫宇熙）出席會議并擔任主持。
一系列精彩的論文報告依次展開，匯聚了最新的研究進展、技術創新，尤其是前沿技術在實踐的中的碰撞：
- 《通過 Transformer 智能預測紫外線指數：一種深度學習模型》的報告。Ram Pal Singh提出了一種新的深度學習模型，用于預測紫外線指數。該模型利用Transformer架構，實現了更高效、更高效的預測，有望在公共健康和環境監測領域產生重大影響。
- Mamatha Balachandra 介紹了《使用CodeT5進行安全代碼生成：利用大型語言模型和CVE數據集》，并展示了如何利用CodeT5模型及其大規模語言數據集和CVE數據集來生成安全代碼，為安全軟件開發提供了新的視角。
- Tripti Sharma分享了《可持續決策中的人工智能與分析技術的綜合研究》，是關于如何利用人工智能和分析技術支持企業可持續決策的全面研究，呼應了當前科技領域迫切需要的公共意識。
- Namrata Marium Chacko介紹了《Sandal Wood Net：基于區塊鏈的檀香木供應鏈可信拍賣和公平貿易系統》，是關于一個名為Sandal Wood Net的區塊鏈系統，用于確保檀香木供應鏈中的可信拍賣和公平貿易，展示區塊鏈技術在優化供應鏈和促進公平貿易方面具有巨大潛力。
值得一提的是，本次大會上，Ricky Sun、Victor Wang、Jason Zhang 發表了一篇名為《圖分析增強 GPU 與 GPU 在性能、綠色性和成本方面的比較案例研究》的論文引發關注并成為一大亮點 ——該研究通過深入分析，重新配備了GPU在人工智能工作負載中的主導地位，并通過GPU與CPU的對比研究，提出了一些創新性的對于AI領域計算資源上的新思考和新方向——這極大地挑戰了當前以GPU為中心的計算模式！
長期以來，在快速發展的人工智能領域，圖處理器（Graphics Processing Unit，GPU） 表現出卓越的計算能力，已成為擴展復雜 AI 工作負載不可或缺的一部分。然而，該論文通過獨特的案例研究，在圖分析背景下考察了 GPU 與 CPU 的功效，并通過研究結果表明，雖然 GPU 提供強大計算能力的同時，其高功耗和成本也可能在某些情況下會成為一大缺陷。相比之下，現代中央處理器（Central Processing Unit / Processor，CPU）在針對并行處理進行優化后，可以提供非常有競爭力甚至更優越的替代方案，能實現顯著的成本節?。ǚ秶鷱?35%到 70%）和能耗降低（范圍從 50%到 75%），同時在某些特定任務中還能實現10 倍以上的性能提升——這些數據挑戰了當前以GPU為中心的計算模式，同時該研究也從另一方面體現出企業和開發者在設計AI基礎時，應該更平衡、更有效地利用計算資源，將 CPU 納入 AI 基礎設施，以提高性能、綠色性和成本效益。
本次大會為企業管理信息系統領域的交流與合作提供了重要平臺，圍繞技術創新和可持續發展的主題，強調信息技術在現代商業和管理中的重要性——未來的企業管理不僅需要引進新興技術，更需要在資源利用和環境保護方面找到新的平衡點。特別是關于GPU與CPU的研究成果，推動參與者思考如何在確保高性能計算的同時，實現更加綠色經濟、更加可持續且具有成本實現的解決之道。
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