萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 【【微信】】

微软砸下大几亿美元，专门为训练【【微信】】打造了一台超算――

上万张英伟达A100芯片打造，甚至专门为此调整了服务器架构，只为给【【微信】】和新必应AI提供更好的算力。

△图源：微软

不仅如此，微软还在Azure的60多个数据中心部署了几十万张GPU，用于【【微信】】的推理。

有网友感慨：果然还是得靠钱生钱啊~

还有网友调侃，微软数据中心服务器终于多了个新用途：

虽然不是真的，不过想象微软数据中心的某些服务器用途，可能一半是Xbox的xCloud，另一半是【【微信】】。

微软为什么打造这个超算？

事实上，这台超算并非最近才开始打造。

据微软表示，他们给OpenAI提供这台超算已经有3年之久，而【【微信】】也正是基于这台超算提供的算力训练的。

这是因为，OpenAI在最初商量与微软合作时，曾经就算力方面的事情进行过协商。

OpenAI认为，如果微软想给自己提供算力，就必须在Azure云计算平台上“腾出”一部分巨大的算力单独给它们使用，且确保它们不与Azure提供的其他服务产生冲突。

微软答应了这一条件，特意给OpenAI提供了一台超算，用于各种大模型训练。

△图源：微软

当然，微软也不是白白给OpenAI提供超算服务的，背后肯定有自己的考量。

其一，吸引更多企业来使用Azure训练自己的大模型。微软执行副总裁【【微信】】表示：

虽然它是OpenAI的定制版，但同样具备某种通用性，任何企业都可以基于这种方式来训练自己的大语言模型。

其二，直接在Azure中提供OpenAI模型服务（Azure OpenAI Service）。

此前包括GPT-3、Codex和DALL・E 2等模型，都已经接入Azure。

至于纳德拉1月份立的“要把【【微信】】加入Azure服务”flag，目前也已经实现。

官网还特意给【【微信】】相关服务贴了个高亮标签：

这波属实是微软用【【微信】】，再次宣传了一波自己的云服务（手动狗头）。

当然，基于英伟达A100打造的超算也不是微软Azure的最新技术。

据微软表示，他们还将基于英伟达H100和网络技术，推出Azure最新的AI虚拟机产品。

国内【【微信】】云厂商现状？

那么，国内云厂商是否会因为【【微信】】被带动起来一波？

事情并不如想象中简单。

目前来看，国内公开表示拥有1万张英伟达A100的企业只有幻方量化。

据幻方官网显示，2022年3月由于需要发展量化金融业务，他们构建了一个名为萤火二号的AI集群，拥有一万张英伟达A100。

至于其他企业，据《财经十一人》介绍，国内GPU持有量超过1万张的企业不超过5家，即使规模最大的企业也不超过5万枚，而且这里面有不少都是英伟达中低端数据中心芯片。

显然，相比微软能给【【微信】】投入大量算力、或是像Facebook和谷歌一样动辄能采购几千上万张GPU，算力是国内厂商做【【微信】】的另一大难点。

在以【【微信】】为代表的大模型技术上，软硬件都还有不少难关要攻克。

参考链接：

【【网址】】/【【淘密令】】/status/1615156218838003712

【【网址】】/en-us/products/cogniti【【微信】】/openai-service#o【【微信】】

[3]https://www.high-flyer.cn/blog/hfai/

[4]https://new.qq.com/rain/a/【【QQ微信】】【【微信】】

【【网址】】/source/features/ai/how-microsofts-bet-on-azure-unlocked-an-ai-re【【微信】】/

[6]https://www.theverge.com/2023/3/13/【【QQ微信】】/【【微信】】ng-millions-dollars-supercomputer-openai

― 完 ―

科技前沿进展日日相见 ~

原标题：《微软为【【微信】】打造专用超算！砸下几亿美元，上万张英伟达A100打造》

阅读原文

当我在ChatGPT上问重建大师，它居然这样回答我

最近，ChatGPT风靡全球，现象级走红至各大社交媒体。作为最快突破1亿月活量的消费者应用，是怎么样理解重建大师的呢？今天小编与ChatGPT展开对话，它告诉我：

短短不到一分钟时间，ChatGPT已经概括出重建大师的基本特性与典型优势。当然，在各行各业高速发展的今天，人工智能早已不是新鲜之物。如何利用人工智能，辅助当前社会与生活的高质量建设已成为科技发展趋势，“人工智能+”的赛道早已“宾客满堂”。大势智慧与人工智能同样拥有不解之缘。早在公司成立之初，公司研发团队就以“人工智能+实景三维建模”技术融合展开深度探索。依靠多年的技术攻关，大势智慧通过优化建模算法，实现了实景三维建模技术从重建端到应用端的“打怪升级”，逐步构建出全流程、智能化的实景三维建模工艺。

智能化三维重建

实景三维重建过程中，需要对大量的二维倾斜数据进行数据空三、密集匹配、构网等处理，而传统无差异化的重建处理容易导致模型生成后亮度、局部色彩的存在差异；部分场景容易出现扭曲、变形和空洞。

对此，大势智慧将人工智能融入摄影测量与计算机视觉中，让重建大师在具备“大数据空三稳过”的前提优势下，运用“先识别再重建”的智能化三维重建技术，有效保证了建筑立面、水面、植被等弱纹理区域与道路标牌、广告牌、建筑围栏、化工圆筒、路灯等细薄区域的建模质量，大大提升了模型的整体效果。

智能化单体提取

地理实体、赋能应用是实景三维技术发展的重要趋势。“重建即单体”大面积地理实体生成的功能优势让重建大师行走于行业前沿。

融入对象识别与分类等深度学习的重建大师，能够在三维数据生产过程中，准确识别各类建筑物要素，根据后台自动生成的彩色点云与模型感知器所生成的分类点云，对不同的场景对象进行外轮廓提取与优化，从而生成一个更准确的外部轮廓。基于外部轮廓，可以将建筑、植被、树木等地物用三维的方式分开表达，最后生产出来的成果既有模型也有单体。

为满足城市三维模型快速构建的需要，重建大师通过输入倾斜三维模型和对应的建筑线框，即可全自动并行处理生成具有建筑顶部特征且与原始模型结构贴合度高的体框单体。

@大势智慧 重建大师6.0城市三维模型（LOD 1.3/2.0）快速构建成果展示

智能化成果应用

在信息时代高速发展的今天，实景三维以千行百业新型基础设施的站位，无限延伸了三维数据应用挖掘的广度与深度。如今，实景三维数据已直接作用于文化遗产数字化保护、智慧城市建设、影视娱乐发展、大型体育赛事、国家新型基础测绘建设等多个方面。

2018年，大势智慧“AI修复长城”开辟出科技与文物修复的新道路。利用AI深度学习与高精度三维重建技术，智能化识别并计算长城缺陷、裂纹之处，并进一步分析与评估修复后期的工作量与材料损耗量，直接减少了文物修复的容错率与工作量。这一解决方案为后续可移动与不可移动文物修复、超大石窟寺洞窟变化监测、城市地物要素变化监测等方面提供了技术参考路径。

看《数智纪》，走进云冈石窟高浮雕整窟三维重建背后的故事

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