Xiaomi ma inwestować w klaster 10 000 GPU

itreseller.com.pl 1 tydzień temu

Firma utworzyła swój zespół ds. dużych modeli AI w kwietniu 2023 r., z 1200 pracownikami zajmującymi się badaniami pod przewodnictwem dyrektora generalnego Lei Jun. W tym czasie Xiaomi wykazało już znaczne zaangażowanie w rozwój AI, mając dostęp do 6500 GPU.

Według raportu Economic Daily News referowanego przez TrendForce, Xiaomi pracuje nad budową własnego klastra 10 000 GPU i w tej chwili intensywnie inwestuje w duże modele AI. W maju 2024 r. Xiaomi ogłosiło, iż jego duży model językowy „MiLM” oficjalnie spełnił wymagania dotyczące składania dużych modeli.

Ponadto Lei Jun wcześniej stwierdził, iż inteligentny asystent głosowy Xiaomi XiaoAi ma 120 milionów aktywnych urządzeń miesięcznie, jak podano w raporcie Economic Daily News. W sierpniu 2023 r. Zeng Xuezhong, starszy wiceprezes Xiaomi Group i prezes działu telefonów komórkowych, ujawnił, iż w oparciu o głęboką współpracę techniczną z Qualcomm i MediaTek, Xiaomi niedługo uruchomi aplikacje dużych modeli AI.

Lei Jun wg azjatyckich źródeł miał podkreślić również strategiczne skupienie się na rozwoju telefonów komórkowych nad alternatywnymi rozwiązaniami sprzętowymi, takimi jak okulary, podkreślając całkowite zaangażowanie Xiaomi w ten kierunek. Podczas swojego corocznego przemówienia w 2023 r. Lei Jun ogłosił, iż Xiaomi pomyślnie przeprowadziło dema na telefonach komórkowych z dużymi modelami na urządzeniu.

W raporcie zauważono, iż te modele, działające przy 1,3 miliarda parametrów, osiągnęły wydajność porównywalną z chmurą w niektórych scenariuszach. Ponadto firma opracowała również bardziej rozbudowany model osiągający 6 miliardów parametrów.

Lei Jun stwierdził, iż Xiaomi zbudowało swój pierwszy zespół wizualnej AI w 2016 r. i utworzyło dedykowany duży zespół modelowy w kwietniu 2023 r. Jak zauważono w raporcie, podczas sześciu rozszerzeń w ciągu siedmiu lat zespół AI Xiaomi stopniowo budował technologiczne możliwości AI w zakresie wizji, mowy, akustyki, wykresów wiedzy, przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i systemów multimodalnych.

Idź do oryginalnego materiału