AWS与NVIDIA携手扩大合作 推动生成式AI技术革新

近日,亚马逊云服务(AWS)与英伟达(NVIDIA)在AWS re:Invent大会上宣布,双方将显著加强战略合作关系。此次联盟的宗旨,在于为客户提供尖端基础设施、软件以及服务,以点燃生成式人工智能创新的火花。

此次合作汇集了两家公司的强项,融合了NVIDIA最新的多节点系统、下一代图形处理单元(GPUs)、中央处理单元(CPUs)以及人工智能软件,同时也利用了AWS的技术,比如Nitro System的先进虚拟化技术、Elastic Fabric Adapter (EFA) 的互连技术以及UltraCluster的可扩展性。

合作扩展的几大亮点包括:

  1. 在AWS上推出NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips:
    • AWS成为首个提供NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips,并配备新型多节点NVLink技术的云服务提供商。
    • NVIDIA GH200 NVL32多节点平台使得联合客户能够扩展到数千个GH200 Superchips,提供超级计算机级别的性能。
  2. 在AWS上托管NVIDIA DGX云服务:
    • 双方合作,在AWS上托管NVIDIA DGX云服务,这是一项AI训练即服务,特点是使用GH200 NVL32加速生成式AI和大型语言模型的训练。
  3. Ceiba超级计算机项目:
    • 双方合作开发世界上最快的GPU驱动AI超级计算机项目Ceiba,该计算机配备了16,384个NVIDIA GH200 Superchips,处理能力高达65 exaf
内容概要:本文将金属腐蚀现象比作游戏角色受到持续伤害(debuff),并采用浓度迁移和损伤方程来建模这一过程。文中首先介绍了浓度迁移的概念,将其比喻为游戏中使角色持续掉血的毒雾效果,并展示了如何利用Numpy矩阵存储浓度场以及通过卷积操作实现浓度扩散。接着引入了损伤方程,用于评估材料随时间累积的损伤程度,同时考虑到材料自身的抗性特性。作者还提供了完整的Python代码示例,演示了如何在一个二维网格环境中模拟24小时内金属表面发生的腐蚀变化,最终得到类似珊瑚状分形结构的腐蚀形态。此外,文章提到可以通过调整模型参数如腐蚀速率、材料抗性等,使得模拟更加贴近实际情况。 适合人群:对材料科学、物理化学感兴趣的科研工作者和技术爱好者,尤其是那些希望通过编程手段深入理解金属腐蚀机制的人群。 使用场景及目标:适用于希望借助数值模拟方法研究金属腐蚀行为的研究人员;可用于教学目的,帮助学生更好地掌握相关理论知识;也可作为工程项目前期评估工具,预测不同条件下金属构件可能遭受的腐蚀损害。 阅读建议:由于文中涉及较多数学公式和编程细节,建议读者具备一定的Python编程基础以及对线性代数有一定了解。对于想要进一步探索该领域的学者来说,可以尝试修改现有代码中的参数设置或者扩展模型维度,从而获得更丰富的研究成果。
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