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Jack Clark 是最关注和熟悉中国在芯片、计算和模型上进展的 AI Lab 领导人之一。他毫不吝啬对中国 AI 进展的认可，将 DeepSeek R1 视作“推理模型大范围扩散”的起点，近期又把 HyperHetero 使用的异构集群叫做通过“超级智能进行持续自我训练”的垫脚石。
AI非上云不可、非集群不能？万字实测告诉你，32B卡不卡？70B是不是智商税？要几张卡才能撑住业务？ 全网最全指南教你如何用最合适的配置，跑出最强性能。
AI 领域最近盛行一个观点：AI 下半场已经开始，评估将比训练重要。而在硬件层级上，我们也正在开始进入一个新世代。
今年的政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大规模广泛应用。这是“人工智能+”第二次被写入政府工作报告，与去年侧重于技术研发和产业集群建设不同，今年的提法更侧重于技术的落地应用，将人工智能的应用重点指向了制造业。
就在刚刚，华为首次亮相了一套“虚”的技术—— 数字化风洞，一个在正式训推复杂AI模型之前，可以在电脑中“彩排”的虚拟环境平台
大模型的落地能力，核心在于性能的稳定输出，而性能稳定的底层支撑，是强大的算力集群。其中，构建万卡级算力集群，已成为全球公认的顶尖技术挑战。
你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译、甚至帮医生看 CT 片，这些能力背后离不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。
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