समाचारं

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

स्मार्ट वस्तूनि
लेखकZeR0
सम्पादक मो यिंग

“नलं चालू कर्तुं पूर्वं अस्माकं ज्ञातव्यं नास्ति यत् जलं कस्याः नदीतः आगच्छति तदा भविष्ये यदा वयं विविधानि AI अनुप्रयोगाः उपयुञ्ज्महे तदा वयं न ज्ञास्यामः यत् एतत् केषां आधारमाडलानाम् आह्वानं करोति, केषां त्वरकपत्राणां उपयोगं करोति इति कम्प्यूटिंग् शक्तिः—एतत् सर्वोत्तमम् एआइ नेटिव् आधारभूतसंरचना अस्ति।”

एतादृशं एआइ नेटिव् आधारभूतसंरचनं सर्वैः मिलित्वा निर्मातव्यम्। २०२४ तमस्य वर्षस्य विश्वकृत्रिमबुद्धिसम्मेलनस्य एआइ आधारभूतसंरचनामञ्चे ४ जुलै दिनाङ्के वुवेन् कोर डोम् इत्यस्य सहसंस्थापकः मुख्यकार्यकारी च क्षिया लिक्स्यू इत्यनेन विश्वस्य प्रथमं किलोकैलोरी-परिमाणं विषमचिप् संकरप्रशिक्षणमञ्चं किलोकैलोरी विषमसंकरप्रशिक्षणं विमोचितम् cluster.computing power इत्यस्य उपयोगः अधिकतमं 97.6% यावत् भवति ।

तस्मिन् एव काले Xia Lixue इत्यनेन घोषितं यत् Wuwen Core Dome इत्यस्य Infini-AI क्लाउड् मञ्चे बृहत्-माडल-विषम-किलो-कार्ड-मिश्रित-प्रशिक्षण-क्षमताः एकीकृताः सन्ति, एतत् विश्वस्य प्रथमं मञ्चम् अस्ति यत् एक-कार्य-किलो-कार्ड-परिमाणस्य विषम-चिप्-मिश्रित-प्रशिक्षणं कर्तुं शक्नोति , तथा च 10,000-ka स्केलेबिलिटी अस्ति AMD, Huawei Ascend, Tianshu Zhixin, Muxi, Moore Thread, NVIDIA इत्येतयोः षट् विषमचिप्स सहितं बृहत् मॉडल् मिश्रितप्रशिक्षणं समर्थयति ।

जुलैमासात् आरभ्य ये उपयोक्तारः परीक्षणप्रशिक्षणार्थम् आवेदनं कुर्वन्ति ते एकेन क्लिकेण इन्फिनि-एआइ इत्यत्र ७० अरब-पैरामीटर्-परिमाणेन बृहत्-माडल-प्रशिक्षणं आरभुं शक्नुवन्ति ।

केवलं ४ मासाः पूर्वं Wuwen Xinqiong’s Infini-AI बृहत् मॉडल विकासः सेवा मेघमञ्चः प्रथमं सार्वजनिकं बीटा घोषितवान् Zhipu AI, Dark Side of the Moon, Shengshu Technology इत्यादीनां बृहत् मॉडलकम्पनीनां ग्राहकाः Infini-AI इत्यस्य स्थिररूपेण उपयोगं कुर्वन्ति। विषमगणनाशक्तिः, तथा च २० तः अधिकाः AI Native अनुप्रयोगस्टार्टअपः Infini-AI इत्यत्र विविधानि पूर्वनिर्धारितमाडल एपिआइ-आह्वानं निरन्तरं कुर्वन्ति तथा च स्वस्य व्यावसायिकप्रतिरूपं विकसितुं Wuwen Xinqiong इत्यनेन प्रदत्तायाः साधनशृङ्खलायाः उपयोगं कुर्वन्ति

विश्वस्य प्रथमस्य मञ्चस्य प्रक्षेपणं यत् किलोकार्ड-परिमाणे विषमचिप्स्-मिश्रित-प्रशिक्षणं कर्तुं शक्नोति, तत् न केवलं विषम-गणना-अनुकूलन-क्लस्टर-प्रणाली-निर्माणे वुवेन्-कोर-डोम्-इत्यस्य तकनीकी-शक्तेः प्रतिबिम्बं भवति, अपितु वु वेन्-कोर्-डोम्-इत्यस्य पालनस्य प्रतिबिम्बम् अपि अस्ति "MxN" मध्यमस्तरस्य पारिस्थितिकीसंकल्पनायाः महत्त्वपूर्णा उपलब्धिः ।

Wuwen Xinqiong इत्यनेन "MxN" मध्यस्तरस्य पारिस्थितिकप्रतिरूपस्य निर्माणे अग्रणीत्वं स्वीकृतम् यत् बहुविधचिप्स् इत्यत्र बहुविधबृहत् मॉडल् एल्गोरिदम् इत्यस्य कुशलं एकीकृतं च परिनियोजनं प्राप्तुं शक्यते

इन्फिनी-एआई प्लेटफॉर्मेन 30 तः अधिकानि मॉडल् समर्थितानि सन्ति यत्र Qwen2, GLM4, Llama 3, Gemma, Yi, Baichuan2, ChatGLM3 श्रृङ्खला तथा AMD, Huawei Shengteng, Biren, Cambrian, Suiyuan, Haiguang, Tianshu Zhixin, 10 तः अधिकप्रकारस्य कम्प्यूटिंग् च सन्ति कार्ड्स्, यत्र Muxi, Moore Thread, NVIDIA च सन्ति, न केवलं एकस्य एल्गोरिदमस्य चिपस्य च मध्ये एकैकं संयोजनं समर्थयन्ति, अपितु बहुविधमाडलस्य बहुचिपस्य च मुक्तमेलनं संयोजनं च समर्थयन्ति

Xia Lixue इत्यस्य मते अस्य वर्षस्य अन्ते यावत् Wuwen Xinqiong इत्यनेन M×N automatic routing इत्येतत् मॉडलतः चिप् यावत् पूर्णतया कार्यान्वितं भविष्यति इति अपेक्षा अस्ति ।

1. वाङ्का-समूहः बृहत्-प्रमाणेन सैन्य-रणनीतिज्ञानाम् युद्धक्षेत्रम् अस्ति, पारिस्थितिकीतन्त्रस्य उद्घाटने देशे कष्टानि सन्ति ।

Wuwen Core Dome इत्यस्य सहसंस्थापकः मुख्यकार्यकारी च Xia Lixue इत्यस्य मतं यत् कम्प्यूटिंग् शक्तिः एआइ विकासस्य चौकी, आधारशिला च अस्ति । GPT-4 इत्यस्य अनन्तरं ये आदर्शाः प्रादुर्भूताः तेषां परिमाणं घातीयरूपेण अधिकं न वर्धितम्, तथा च एल्गोरिदम् इत्यस्य समर्थनार्थं आवश्यका कम्प्यूटिंग् शक्तिः अडचनाम् अवाप्तवती अस्ति सम्प्रति बृहत्तरपरिमाणेन बृहत्तरेण गणनायाः च बृहत् प्रणालीं कोऽपि कार्यान्वितुं न शक्नोति एकस्यैव प्रतिरूपस्य कृते, यत् प्रतिरूपस्य विकासं नूतनपदे प्रवेशं करोति, अन्येषु शब्देषु, अग्रिमपीढीं प्रति गन्तुं प्रतिरूपक्षमतां समर्थयति इति कम्प्यूटिंगशक्तिप्रणाली अद्यापि विकसितुं निर्माणं च आवश्यकम् अस्ति .

बृहत् मॉडल् वैश्विकगणनाशक्तौ स्केलिंग् लॉ इत्यस्य प्रभावेण स्पर्धां कुर्वन्ति । माइक्रोसॉफ्ट्, ओपनएइ च १०० अरब अमेरिकी-डॉलर्-अधिकं मूल्यं विशालं कम्प्यूटिङ्ग्-शक्ति-प्रकल्पं निर्मान्ति इति सूचनाः सन्ति । अन्येषां बहूनां तकनीकानां तुलने एषः सरलः कच्चः च स्केलविस्तारः आदर्शबुद्धेः सर्वाधिकं व्यावहारिकं प्रतिफलं आनयति । गूगलः, ओपनएआइ, अपि च घरेलुप्रमुखनिर्मातारः, त्रयः प्रमुखाः संचालकाः च सर्वे वाङ्का-परिमाणस्य बृहत्-समूहान् निर्मान्ति ।

यथार्थतः स्थायित्वयुक्ते पुनरावर्तनीये, विशाले, स्थिरे च प्रणाल्यां स्केलिंग्-नियमस्य अद्वितीयलाभाः सन्ति, एतस्य एतावन्तः समृद्धाः तकनीकाः नास्ति, तस्य परिपालनं विस्तारं च सुकरम् अस्ति । यस्य प्रणाल्याः वास्तवतः दीर्घकालं यावत् चालयितुं आवश्यकं भवति, तस्य कृते स्केलेबिलिटी अतीव महत्त्वपूर्णं विशेषता अस्ति, स्केलेबल सिस्टम् च उत्तमः सिस्टम् अस्ति ।

IDC चार्ट् दर्शयति यत् भविष्ये AI-कटौतिं प्रशिक्षणं च कृते कम्प्यूटिंग-शक्ति-माङ्गं विश्वे तीव्रगत्या विकसितं भवति, प्रशिक्षणं अनुमानं च द्वयोः अपि शक्तिशालिनः कम्प्यूटिंग-संसाधनानाम् समर्थनस्य आवश्यकता वर्तते अस्य विशालस्य विपण्यस्य पृष्ठतः आन्तरिकविदेशीयपारिस्थितिकी अतीव भिन्ना अस्ति । विदेशीयपारिस्थितिकीप्रतिरूपस्तरस्य चिपस्तरस्य च प्रतिमानं तुल्यकालिकरूपेण एकाग्रं भवति, यदा तु चीनीयपारिस्थितिकीतन्त्रं तुल्यकालिकरूपेण विकेन्द्रीकृतं जीवन्तं च अस्ति, आदर्शस्तरः चिपस्तरश्च द्वौ अपि कम्प्यूटिंगशक्तिविपण्यस्य विस्तारार्थं स्पर्धां कुर्वन्ति तथा च... पारिस्थितिकी तंत्र।

वाङ्का-समूहः बृहत्-प्रमाणेन सैन्य-रणनीतिज्ञानाम् युद्धक्षेत्रम् अस्ति । Xia Lixue इत्यनेन साझां कृतम् यत् चीनदेशे अधुना 100 तः अधिकाः किलोकार्ड्-समूहाः निर्माणाधीनाः अथवा योजनाकृताः सन्ति, तेषु अधिकांशेषु विषमगणनाशक्तिः अस्ति, अनेके क्लस्टराः भिन्न-भिन्न-चिप्-सेवानां उपयोगं कुर्वन्ति, एआइ-उत्पादने च संलग्नाः सन्ति कारणेषु एकस्मिन् हार्डवेयर-मञ्चे अतिनिर्भरतायाः कारणेन उत्पद्यमानानां आपूर्तिशृङ्खला-जोखिमानां सम्भावना, तथा च घरेलुचिप्स-इत्यस्य द्रुत-प्रदर्शन-सुधारः, ये क्लस्टर-पक्षेभ्यः विविधविकल्पान् प्रदास्यन्ति

परन्तु बहुसंख्याकाः विषमचिपाः "पारिस्थितिकी-सिलो" अपि निर्मिताः सन्ति । यदि अनेके कम्प्यूटिंगशक्तिसमूहाः सन्ति चेदपि प्रभावी एकीकरणं उपयोगश्च प्राप्तुं कठिनं भवति एतत् कम्प्यूटिंगशक्तिसंसाधनानाम् अपव्ययः एव न केवलं एआइ नेटिव् आधारभूतसंरचनायाः निर्माणे सर्वाधिकं कठिनं जातम् वर्तमानस्य बृहत् मॉडल-उद्योगस्य "कम्प्यूटिंग्-विद्युत्-अभावः" अस्ति ।

Wuwen Core Dome एकं AI Native आधारभूतसंरचनं निर्मातुम् इच्छति यत् चीनस्य बहु-माडल-बहु-चिप्-पारिस्थितिकी-परिदृश्यस्य अनुकूलं कर्तुं शक्नोति, एकं उपयोगी कम्प्यूटिंग-मञ्चं प्रदातुं शक्नोति यत् विषम-गणना-संसाधनं कुशलतया एकीकृत्य, तथा च मध्य-वेयरं प्रदातुम् इच्छति यत् सॉफ्टवेयर-हार्डवेयरयोः संयुक्त-अनुकूलनं त्वरणं च समर्थयति , विद्यमानं "पारिस्थितिकी-सिलोस्" भङ्गयित्वा विषमचिप्स्-क्लस्टर्स् च यथार्थतया बृहत्-गणना-शक्तौ परिणतुं अनुमतिं ददाति ।

एआइ प्रशिक्षण अनुमानकार्यं पारम्परिकगणनातः बहु भिन्नं भवति उदाहरणार्थं, एकं कार्यं विशालं विस्फोटकं च भविष्यति अतः यदि अधिका एआइ नेटिव समयनिर्धारणरणनीतिः न स्वीक्रियते तर्हि सम्पूर्णस्य प्रणाल्याः संसाधनस्य उपयोगः अतीव न्यूनः भविष्यति, अथवा अपि फलतः ग्राहककार्यं प्रायः लम्बते पुनः आरभ्यते, तस्मात् एआइ विकासप्रक्रियायां विलम्बः भवति ।

Wuwenxinqiong इत्यस्य समाधानस्य अधः सम्पूर्णं क्लाउड् प्रबन्धनप्रणाली अस्ति, यत्र समयनिर्धारणक्षमता तथा PaaS तथा MaaS मञ्चाः सन्ति । निम्नलिखितम् क्लाउड्-सहकार्यस्य कृते कम्प्यूटिंग्-शक्ति-आधारस्य बराबरम् अस्ति, यत् बृहत्-माडल-विकासकाः, शोधकर्तृन् च स्व-पुटैः सह अन्तः गन्तुं शक्नुवन्ति, शीघ्रं भिन्न-गणना-शक्तिं च उपयोक्तुं शक्नुवन्ति

अस्मिन् आधारे निर्मितः MaaS सेवा मञ्चः, अर्थात् मॉडल सेट् सेवा मञ्चः, लचील-अनुप्रयोगैः सह अनेकानि बृहत्-माडल-सेवानि प्रदातुं शक्नोति, येन केषाञ्चन कम्पनीनां सहायता भवति, ये अद्यापि AI-शिक्षण-कालस्य मध्ये सन्ति, तेषां केषाञ्चन बृहत्-परिमाणस्य अनुप्रयोगानाम् शीघ्रं विकासाय बृहत् आदर्शाः।

2. विभिन्नचिप्सस्य पार-प्रशिक्षणं प्राप्तुं बृहत्-माडल-अनुप्रयोग-कार्यन्वयनस्य व्ययस्य न्यूनीकरणं च

उत्पादनस्य अनुसन्धानस्य च प्रगतेः श्रृङ्खलायाः पृष्ठतः वुवेन् सिन्किओङ्गस्य अनुसंधानविकासदलस्य विषमचिप् कम्प्यूटिंग् अनुकूलनं तथा क्लस्टर सिस्टम् डिजाइन इत्यत्र बहु ​​व्यावहारिकः अनुभवः उपलब्धयः च सन्ति

अद्यैव वुवेन् सिन्किओङ्ग्, सिन्हुआ विश्वविद्यालयस्य, शङ्घाई जिओ टोङ्ग विश्वविद्यालयस्य च संयुक्तशोधदलेन बृहत्-परिमाणस्य मॉडल्-कृते विषमवितरित-संकर-प्रशिक्षण-प्रणाली HETHUB इति विमोचितम् उद्योगे प्रथमवारं षट् भिन्नानां चिप्स्-ब्राण्ड्-मध्ये क्रॉस्-मिश्रित-प्रशिक्षणं प्राप्तम्, अभियांत्रिकी-समाप्तिः च अधिका अस्ति Xia Lixue इत्यस्य मते, अस्याः प्रौद्योगिक्याः अभियांत्रिकीयाः मूल-आशयः अधिकविषम-गणना-शक्तिं एकीकृत्य बृहत्-माडल-तकनीकी-क्षमतानां उपरितन-सीमां निरन्तरं धक्कायितुं, तथा च, विषम-चिप-पारिस्थितिकीतन्त्रं उद्घाट्य, निरन्तरं न्यूनीकर्तुं वर्तते बृहत् आदर्शानुप्रयोगानाम् कार्यान्वयनस्य व्ययः।

सः अवदत् यत् व्यवस्थायाः निर्माणे मुख्यद्वयं आव्हानं संचारः, वितरणप्रशिक्षणं च अस्ति। भिन्न-भिन्न-हार्डवेयर-वास्तुकलानां कृते भिन्न-भिन्न-सञ्चार-पुस्तकालयाः द्वौ जनाः एकं विशालं परियोजनां पूर्णं कर्तुं पूर्णतया भिन्न-भाषा-उपयोगं कुर्वन्ति इति बराबरम् अस्ति विभिन्नप्रकारस्य कार्डैः प्रदर्शितदक्षता बृहत्परिमाणेन वितरितं प्रशिक्षणं अकुशलं कर्तुं शक्नोति।

अतः अस्य दलेन बहु कार्यं कृतम् अस्ति, यथा-

1. संचारस्य दृष्ट्या विभिन्नप्रकारस्य चिप्सस्य कुशलसञ्चारं प्राप्तुं सार्वभौमिकसामूहिकसञ्चारपुस्तकालयस्य स्थापनां कुर्वन्तु तथा च अनेकप्रकारस्य हार्डवेयरैः सह सङ्गतं भवितुमर्हति

2. भिन्न-भिन्न-हार्डवेयर-दक्षतायाः समस्यायाः समाधानार्थं पाइपलाइन-समानान्तरता-आधारित-अ-एकरूप-विभाजन-योजनां प्रस्तावयन्तु तथा च स्वकीय-स्थित्यानुसारं सर्वाधिकं उपयुक्तानि कार्याणि आवंटयन्तु

3. स्वविकसितं मिश्रितप्रशिक्षणपूर्वसूचनासाधनं प्रशिक्षणस्य आरम्भे एव प्रत्येकस्य चिपस्य मूल्यस्य पूर्वानुमानं कर्तुं शक्नोति, तस्मात् सम्पूर्णं प्रशिक्षणकार्यं पूर्णं कर्तुं इष्टतमं विभाजनरणनीतिं ज्ञातुं शक्नोति तथा च विभिन्नपत्रेषु सर्वोत्तमसमाधानं निर्माति।

वास्तविकमिश्रितप्रशिक्षणप्रभावात् न्याय्यं चेत्, Wuwen Xinqiong इत्यनेन बहुसंयोजनानि कृतानि ये 70% अधिकं प्राप्तुं शक्नुवन्ति, तथा च कम्प्यूटिंगशक्तिप्रयोगः 97.6% पर्यन्तं प्राप्तुं शक्नोति चिप्सस्य 6 भिन्नसंयोजनेषु मिश्रितप्रशिक्षणं किलोकैलोरीपरिमाणं प्राप्तवान् अस्ति .

पूर्वं वुवेन् सिन्किओङ्ग् इत्यनेन M×N अनुमानं प्राप्तम्, परन्तु अधुना M×N प्रशिक्षणं प्राप्तम्, यत् अतीव महती सफलता अस्ति ।

एतादृशी कार्यक्षमता विद्यमानस्य Infini-AI मञ्चे एकीकृता अस्ति । मञ्चे उपयोक्तारः मञ्चे अनुप्रयोगानाम् सेवानां च कुशलतापूर्वकं परिनियोजनं कर्तुं समर्थाः भवन्ति, ततः परं 6 ब्राण्ड्-सम्बद्धानां पार-संयोजनस्य समर्थनं कर्तुं शक्नोति, येन एकस्य ब्राण्डस्य प्रशिक्षणस्य अटङ्कः भङ्गः भवति world to support kilocalorie heterogeneous मिश्रितप्रशिक्षणस्य एकं मञ्चम्।

Infini-AI इत्यस्य उपरितनस्तरः विभिन्नप्रशिक्षणरणनीतयः समर्थयति, यत्र टेन्सर समानान्तरता, आँकडा समानान्तरता, संचारस्य ओवरलैप् च सन्ति, ये कुशलं प्रशिक्षणं प्राप्तुं शक्नुवन्ति तथा च 70 अरबतः अधिकैः टोकनैः सह बृहत् मॉडलप्रशिक्षणस्य समर्थनं कर्तुं शक्नुवन्ति, तथैव बृहत् इत्यस्य एकक्लिक् मिश्रितप्रशिक्षणं च समर्थयितुं शक्नुवन्ति -स्केल मॉडल्स। एतस्य मञ्चस्य उपयोगेन विकासकानां कृते अन्तर्निहितगणनाशक्तिभेदं विचार्य अधिकं समयं व्यतीतुं आवश्यकता नास्ति ते भिन्नचिपैः निर्मितस्य संकरसमूहस्य उपरि स्वस्य बृहत्प्रतिमानं शीघ्रं अनुकूलितुं शक्नुवन्ति तथा च स्वस्य व्यवसायं शीघ्रं कार्यान्वितुं शक्नुवन्ति

3. बृहत् गणनाशक्तिसमूहेषु कार्याणां स्थिरसमाप्तिः सुनिश्चित्य कुशलं समयनिर्धारणं + कुशलदोषसहिष्णुता

एकं विशालं कम्प्यूटिंग पावरक्लस्टरं निर्माय, एकं मूलकार्यं सम्मुखीकृतं भवति यत् तस्य उपयोगः कथं करणीयः? अस्मिन् कुशलनिर्धारणविषयाः सन्ति । एकः कुशलः कम्प्यूटिंगशक्तिनिर्धारणप्रणाली सर्वैः उपयोक्तृभिः एकीकृतविषमसंसाधनानाम् उत्तमं उपयोगं कर्तुं शक्नोति ।

Wuwen Core Dome इत्यनेन कम्प्यूटिंगशक्तिः कुशलतया समयनिर्धारणप्रणाल्यां बहु प्रगतिः कृता अस्ति बहुविषमसमूहानां एकीकृतप्रबन्धनं दशाधिकप्रकारस्य चिप्स् समर्थयितुं शक्नोति तथा च Wuwen Core Dome इत्यस्य माध्यमेन १०,००० तः अधिकानि कार्डस्तरीयगणनाशक्तिप्रणाल्याः निर्माणं कर्तुं शक्नोति series of hybrid समयनिर्धारणरणनीतिविन्यासः औसतकार्यनिर्धारणविलम्बं मिलीसेकेण्ड्स्तरं करोति, तथा च सम्पूर्णं प्रणालीसमूहसंसाधनस्य उपयोगं ९०% तः उपरि निर्वाहयितुं शक्यते सम्पूर्णस्य AI पात्रस्य आधारं वर्धयित्वा Wuwen Xinqiong बहु-किरायेदारपरिदृश्ये सम्पूर्णस्य समूहस्य SLO 99.95% यावत् वर्धयितुं शक्नोति, तथा च मापनीयता अतीव उच्चा भवति

समयनिर्धारणस्य अतिरिक्तं आदर्शप्रशिक्षणं कुर्वन् प्रशिक्षणं निरन्तरं पुनः आरभ्यतुं न शक्यते । Wuwen Core Qiong इत्यनेन एकं कुशलं दोष-सहिष्णु-प्रशिक्षण-प्रणाली विकसिता, यत्र बृहत्-माडल-कृते दोष-सहिष्णु-रनटाइम्-प्रणाली, संकर-सूचक-विसंगति-पूर्वसूचना-प्रणाली, चेक-पॉइण्ट्-अतुल्यकालिक-पठन-लेखन-प्रणाली च सन्ति

दोषसहिष्णुताभागेन बृहत् मॉडलानां प्रभावी प्रशिक्षणसमयः ३०% वर्धितः, बृहत् मॉडलविसंगतिपरिचयस्य सफलतायाः दरः ७०% यावत् वर्धितः, अधिकांशदोषाः पूर्वमेव आविष्कृत्य परिहर्तुं शक्यन्ते The reading and writing efficiency of checkpoints २० गुणा वर्धिता अस्ति, तथा च बृहत् मॉडल् इत्यस्य असामान्यं टर्मिनल् सुधरितम् अस्ति, समयः ५ निमेषेभ्यः न्यूनः भवति, येन बृहत् कम्प्यूटिंग पावरक्लस्टरेषु कार्याणां स्थिरसमाप्तिः सुनिश्चिता भवितुम् अर्हति

विकासकानां कृते क्लस्टरस्य उत्तम-उपयोगस्य सुविधायै, मञ्चः Wuwenxinqiong इत्यस्य बृहत् मॉडल-सेवा-प्रणाल्याः अनुकूलन-तकनीकी-क्षमताम् एकीकृत्य यदा एकस्मिन् समये उच्च-समवर्ततायाः, अनेक-उपयोक्तृणां च सामना भवति, ये अनुरोध-निर्धारणस्य माध्यमेन, अनुरोध-निर्धारणस्य माध्यमेन, प्रॉम्प्ट्-वर्ड-कैशिंग्-इत्यादीनां प्रौद्योगिकयः कर्तुं शक्नुवन्ति कार्याणि उत्तमरीत्या प्रेषयितुं गणनाफलं च प्रत्यागन्तुं साहाय्यं करोति, येन थ्रूपुट्-दरं ३० गुणाधिकं वर्धयितुं शक्यते, येन अनुप्रयोगाः सुचारुतया सुचारुतया च चालयन्ति

अन्वयः - जगति कठिनप्रयोगः AI कम्प्यूटिंग् शक्तिः न भवतु

"तकनीकी-छतस्य उपरि धक्कायितुं प्रौद्योगिक्याः कार्यान्वयनस्य प्रसारस्य च मध्ये कोऽपि विरोधाभासः नास्ति, तथा च एतत् अवलम्बते यत् वयं एतस्य प्रौद्योगिक्याः व्यवहारं कथं कर्तुं दृढनिश्चयाः स्मः।" यथा ३० वर्षपूर्वं प्रत्येकं गृहं विद्युत्करणं करणीयम् इति चर्चा।

उत्तमः आधारभूतसंरचना एतादृशः "जादू" अस्ति यदा सीमान्तव्ययः महत्त्वपूर्णमूल्ये पतति तदा अधिकाः जनाः नूतनानि प्रौद्योगिकीनि आलिंगयितुं शक्नुवन्ति।

सम्प्रति बृहत् आदर्श-उद्योगस्य विकासः बृहत्-स्तरीय-औद्योगिक-कार्यन्वयनस्य चरणे प्रविशति, अनुप्रयोग-परिदृश्यानां समृद्ध्या बृहत्-आदर्श-प्रशिक्षणस्य अधिकाधिकं तत्काल-आवश्यकता उत्पन्ना अस्ति बृहत् मॉडल् युगे एआई मूलभूतसंरचनानिर्माणं न केवलं एआइ विकासकान् अधिकं बहुमुखी, कुशलं, सुविधाजनकं च अनुसंधानविकासवातावरणं प्रदातुं शक्नोति, अपितु कम्प्यूटिंगसंसाधनानाम् प्रभावी एकीकरणं प्राप्तुं एआइ इत्यस्य स्थायिविकासस्य समर्थनार्थं च प्रमुखः आधारशिला अपि अस्ति उद्योगः ।

एआइ विकासे द्वयोः अपि अन्तर्निहितप्रणालीक्षमतायोः आवश्यकता भवति यत् बहुविधविषमचिप्स् एकीकृत्य एकीकृत्य स्थापयितुं शक्नोति, तथा च एकः मध्यस्थस्तरः यः विषमगणनाशक्तिः बहुविधं एल्गोरिदम् च मध्ये उपयोगस्य सुगमतां कार्यान्वयति, येन उपयोक्तारः एकीकृतप्रोग्रामिंगरूपरेखायाः माध्यमेन भिन्नगणनाशक्तिं समयनिर्धारणं कर्तुं शक्नुवन्ति समयः, भविष्ये विस्तारस्य सुविधायै विद्यमानस्य उपयोक्तृप्रोग्रामिंग-अभ्यासैः सह सङ्गताः अन्तरफलकाः तस्मिन् स्थापिताः भवन्ति ।

Wuwen Core एकं AI Native आधारभूतसंरचना निर्मातुं प्रतिबद्धः अस्ति यत् बहु-मॉडलस्य बहु-चिप्सस्य च कृते यथार्थतया अनुकूलं भवति, येन विश्वे कोऽपि कठिन-उपयोगः AI कम्प्यूटिंग्-शक्तिः नास्ति, वयं न केवलं प्रभावी संयोजनं प्राप्तुं आशास्महे। "M×N" इत्यस्य उपयोगः एकीकरणं च, परन्तु परमं लक्ष्यं अपि अस्ति यत् सुप्तप्रतीतानां कम्प्यूटिंग-संसाधनानाम् बृहत्-गणना-शक्तौ परिणमयितुं, बृहत्-माडल-पारिस्थितिकीतन्त्रस्य अखण्डतां सुधारयितुम्, बृहत्-माडल-कार्यन्वयनस्य व्ययस्य महत्त्वपूर्णं न्यूनीकरणं, प्रवर्धनं कर्तुं च सहायता भवति विभिन्नेषु उद्योगेषु बृहत्प्रतिमानानाम् अनुप्रयोगनवीनीकरणं।