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三款AI工具抢在灾难发生前提供帮助
通过分析实时传感器计数、历史天气记录、结构工程数据以及卫星图像等输入，AI模型可以更好地预测危机可能在何时/何地发生。除了预测之外，AI科技还能够在危机期间做出更细致的决策：机器学习算法可以确定安全的救援路线，评估基础设施遭受的潜在破坏，并优先考虑在最需要的区域内选择发放清洁水、食物及医疗用品的最佳地点。
趋势丨速度提升数十倍，用光子计算重塑AI算力集群
要实现超强的AI能力，需要超大规模的模型，要训练超大规模的AI模型，需要数千，甚至上万的GPU协同工作。这就带来几个问题：更多的GPU造成的高能耗，计算卡与计算卡之间的通信延迟，计算集群与计算集群之间的通信延迟和算力损耗。那么，如果用光来计算，用光来传输，会怎么样？
英伟达BLACKWELL系统如何“吃下”万亿级参数AI模型
可以看到，单纯将Hopper替换为Blackwell并不是最好的答案。根据英伟达方面的解释，只有在配合一系列正确举措之后，推理性能提升至30倍、推理功耗降低至1/25的结果才有可能实现。
摩根大通能否凭借AI突出重围？
全美最大、盈利最佳的摩根大通银行首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）也急了。9月20日戴蒙来到底特律，为纪念摩根大通通过其前身公司（第一共和银行）进入该市 90 周年，以及该公司在该市重新开展业务 10 周年。
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