es.wedoany.com Noticia: El 25 de junio, Hygon Information Technology Co., Ltd. de China y la Universidad de Tongji firmaron oficialmente un acuerdo de cooperación estratégica, lanzando conjuntamente la primera plataforma de computación inteligente para ingeniería con mil tarjetas de fabricación nacional en el país. Esta plataforma utiliza la DCU nacional de Hygon como base de potencia computacional, adoptando una arquitectura de fusión superinteligente que puede soportar simultáneamente tareas de computación de alto rendimiento y entrenamiento e inferencia de IA. Está orientada principalmente a escenarios industriales reales como la simulación de ingeniería y la construcción inteligente, y ya se ha integrado en el sistema de servicios de computación de la Universidad de Tongji, estando en uso.
La implementación de esta plataforma no se centra solo en la "escala de mil tarjetas", sino en integrar directamente la potencia computacional nacional en escenarios de investigación científica y aplicaciones de ingeniería. Anteriormente, las universidades construían plataformas de computación inteligente más orientadas al entrenamiento general de IA, la inferencia de modelos grandes o la investigación científica experimental; esta plataforma está claramente dirigida a AI4E (IA para Ingeniería), es decir, inteligencia en ingeniería, enfatizando el soporte de potencia computacional dedicada para escenarios como simulación de ingeniería, cálculo de estructuras complejas, construcción inteligente, infraestructura urbana, sistemas de transporte y sistemas de fabricación.
La DCU de Hygon es la unidad de computación central de la plataforma. La DCU está orientada a tareas de computación de alto rendimiento, inteligencia artificial y computación paralela a gran escala, y puede soportar cálculos matriciales, análisis de elementos finitos, dinámica de fluidos, entrenamiento de modelos y servicios de inferencia en simulaciones de ingeniería. Para escenarios de ingeniería, una plataforma de potencia computacional no solo debe considerar el rendimiento máximo puntual, sino también la computación científica, las tareas de IA, el ecosistema de software de ingeniería, la adaptación de hardware y software nacionales, y la capacidad de operación estable a largo plazo.
Los escenarios disciplinarios de la Universidad de Tongji proporcionan una dirección de aplicación clara para la plataforma. Áreas como la ingeniería civil, el transporte, la planificación arquitectónica, la construcción inteligente, la ingeniería automotriz y la gobernanza urbana requieren un gran soporte de potencia computacional y modelos de IA. Tareas como la simulación de estructuras de puentes grandes, la predicción del flujo de tráfico urbano, la gestión del ciclo de vida completo de edificios, la optimización de procesos de construcción inteligente y la evaluación de seguridad de sistemas complejos tienen altos requisitos en cuanto a escala de potencia computacional, eficiencia de programación y capacidad de procesamiento de datos.
La plataforma adopta una arquitectura de fusión superinteligente, lo que significa que la computación de alto rendimiento tradicional y la computación de IA ya no están separadas en dos sistemas. La simulación de ingeniería generalmente depende de cálculos numéricos de alta precisión, mientras que el entrenamiento e inferencia de IA dependen más de la potencia computacional paralela a gran escala y modelos basados en datos. Ambos tipos de tareas se ejecutan de manera coordinada en la misma plataforma, lo que permite a los investigadores completar el entrenamiento de modelos, la verificación de simulaciones, el análisis de resultados y la optimización de ingeniería en un entorno unificado, reduciendo los costos de migración entre plataformas.
Sha Chaoqun, presidente de Hygon Information Technology, declaró que esta cooperación es un punto clave para que la potencia computacional nacional pase de AI4S (IA para la Ciencia) a AI4E (IA para la Ingeniería). AI4S enfatiza más el descubrimiento científico y la investigación básica, mientras que AI4E se orienta directamente al diseño de ingeniería, la construcción de ingeniería y los escenarios industriales. Para la industria de potencia computacional nacional, la capacidad de ingresar a escenarios de ingeniería reales determina si el valor de la plataforma se queda en la verificación experimental o puede servir realmente a la actualización industrial.
La puesta en funcionamiento de la primera plataforma de computación inteligente para ingeniería con mil tarjetas nacionales también proporciona un nuevo modelo para la construcción de potencia computacional en universidades. No se trata simplemente de adquirir un lote de tarjetas de computación, sino de formar capacidades de plataforma en torno a la educación en ingeniería, la investigación científica en ingeniería y la colaboración industrial. Los estudiantes y equipos de investigación pueden utilizar la potencia computacional nacional en el sistema de computación universitario para realizar entrenamiento de modelos, cálculos de simulación y verificación de ingeniería, y las empresas también tienen la oportunidad de llevar problemas de ingeniería a la plataforma universitaria para una investigación conjunta a través de la cooperación industria-universidad-investigación.
A medida que la IA pasa de modelos generales a aplicaciones industriales, las plataformas de potencia computacional deben acercarse más a escenarios industriales específicos. El campo de la ingeniería tiene estructuras de datos complejas, ciclos de simulación largos y altos requisitos de verificación de modelos, lo que exige una mayor coordinación entre hardware y software. El lanzamiento de la plataforma de computación inteligente para ingeniería con mil tarjetas nacionales por parte de Hygon Information Technology y la Universidad de Tongji marca que la potencia computacional nacional ha entrado en una fase de verificación a gran escala en la investigación científica universitaria y las aplicaciones industriales reales. En el futuro, aún es necesario prestar atención a los efectos prácticos de uso de la plataforma en escenarios como la construcción inteligente, la simulación de ingeniería y más aplicaciones AI4E, así como al progreso de la adaptación del ecosistema de la DCU nacional a los principales software de ingeniería y marcos de IA.
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