Boʻsh yadroli optik tolalar Ningsida tijoratda qoʻllanilishi boshlandi va kechikishni 30% dan ortiq kamaytirdi
Batafsil
Pandaily
pandaily.com

Boʻsh yadroli optik tolalar Ningsida tijoratda qoʻllanilishi boshlandi va kechikishni 30% dan ortiq kamaytirdi

Davlat telekoʻrsatuv agentligi CCTV maʼlumot berishicha, 5-oktabrda boʻsh yadroli optik tolalar Xitoyning uzoq shimoliy-gʻarbiy hududi boʻlgan Ningsi provinsiyasining Hui avtonom hududidagi Zhunwei shahrida aqlli hisoblash markazlari oʻrtasida tijoriy qoʻllashga kiritildi. Ushbu texnologiya maʼlumotlarni uzatishdagi yoʻqotishlar va kechikishni 30% dan ortiq qisqartirish imkonini berdi.

CCTV boʻsh yadroli tolani sunʼiy intellekt davri uchun optik signallar uchun «maglev» yoʻlini taʼminlaydigan keyingi avlod muhim aloqa texnologiyasi sifatida tavsifladi.

Zhunwei «Maʼlumotlar Sharqi va Hisoblash Gʻarbiy qismi» loyihasining bir qismidir — bu Sharq mintaqalarining ehtiyojlarini qondirish uchun boy resursli gʻarbiy hududlarda maʼlumotlar bazasi markazlari klasterlarini yaratish boʻyicha milliy xitoy dasturi. Rejalashtirish ekspertlari ushbu yili hisoblash quvvatiga boʻlgan talab keskin oshganligini va Ningsining salqin iqlimi maʼlumotlar bazasi markazlarini joylashtirish uchun ideal ekanligini taʼkidlashib, butun mamlakatdan kompaniyalar Gobi choʻli hududidagi yer uchastkalari uchun raqobatlashayotganini bildirishmoqda.

Biroq, bu oʻsish jismoniy cheklovlarni keltirib chiqaradi: Zhunwei Pekin-Tianjin-Hebei va Yangtsesi daryosi deltasi hududidan 1000 kilometrdan ortiq uzoqlikda joylashgan boʻlib, shu hududdan talabning katta qismi keladi. Eng yuqori sifatli anʼanaviy tolalar ham toʻgʻridan-toʻgʻri ulanishda taxminan 20 millisekund kechikishga ega. Bu muammoni hal qilish uchun aloqa muhandislari ushbu oyda birinchi marta Zhunwei dagi maʼlumotlar bazasi markazlari orasida, ular bir-biridan taxminan 30 kilometr masofada joylashgan holda, boʻsh yadroli tolani keng miqyosda joylashtirdilar.

Bu tolaning diametri 0,4 millimetrdan kam boʻlsa-da, uning devori 20 ta yanada ingichka shisha silindrlarini oʻz ichiga oladi. Yorugʻlikni toʻgʻri shisha yadrosidan oʻtkazish oʻrniga, tuzilma yadroni boʻsh qilib, havo kanalida, vakuumga yaqin joylashgan koʻp qatlamli mikrostrukturadan foydalanib signalni kanal ichida ushlab turadi. Hisobotga koʻra, bunday kanalda yorugʻlik vakuumdagi tezlikning taxminan 99,7% tezligida harakat qiladi, bu esa anʼanaviy tolada taxminan 69,5% ga teng. Shu tariqa, boʻsh yadroli tolalar ultra past kechikish, ultra past yoʻqotish va juda yuqori quvvatni birlashtiradi, bu esa CCTV fikricha, u uzoq masofadagi past yoʻqotishli maʼlumotlarni uzatish oldidagi jiddiy toʻsiqni bartaraf etadi va mintaqalararo hisoblash tarmoqlarining samaradorligini oshirishi mumkin.

Ultra past kechikish ayniqsa hisoblash klasterlari oʻrtasidagi ulanishlar uchun muhimdir, chunki katta modellarni oʻqitish tobora koʻp ishni doimiy ravishda maʼlumot almashishi kerak boʻlgan bir nechta joylar orasida taqsimlaydi.

CCTV Zhunweidagi liniya uchun tarmoq operatori yoki tolani yetkazib beruvchining nomini oshkor qilmagan. Ushbu texnologiya laboratoriyalardan xitoy tarmoqlariga tez oʻtmoqda: 2025 yilda China Mobile, China Telecom va China Unicom har biri Guangdong va Gonkong orasidagi moliyaviy va maʼlumotlar bazasi ulanishlarini asosan xizmat koʻrsatib, boʻsh yadroli tolalar bilan birinchi tijorat liniyalarini ishga tushirdi.

Oʻxshash hikoyalar

Peking University, Tsinghua va Alibaba tadqiqotchilari video generatsiyasini 265 marta tezlashtirish uchun SparkDiffusionni taqdim etdi
Batafsil
pandaily.com

Peking University, Tsinghua va Alibaba tadqiqotchilari video generatsiyasini 265 marta tezlashtirish uchun SparkDiffusionni taqdim etdi

Peking University, Tsinghua University va Alibaba tadqiqotchilari difuzion-transformatorli video modellarini tezlashtirish uchun SparkDiffusion freymvorkini eʼlon qilishdi. Ushbu freymvork aynan Alibaba ning Wan 2.1 va Wan 2.2 modellar uchun ishlab chiqilgan.

Sinovlar jarayonida jamoa sezilarli darajada tezlik oshishini namoyish etdi: Wan2.1-T2V-14B yordamida 81 kadrli, taxminan besh soniyalik va 720P aniqlikdagi videoni yaratish RTX 5090 bitta videokartasida 4769 sekunddan 18 sekundgacha qisqardi. Bu toʻliq oʻqitilgan va klassifikatorning notoʻgʻri yoʻnalishi boʻlmagan asosiy modelga nisbatan 265 baravar tezlashuvni taʼminladi. H100 akseleratori ishlatilganda esa xuddi shu vazifa 1757 sekund oʻrniga 8 sekundda bajarildi, bu esa 220 baravar tezlik oshishini tashkil etadi.

Ish mualliflar 'yuqori tanaffus quzboshligi' deb nomlagan muammodan boshlandi. Diqqatning tanaffus darajasi 90% dan 97% gacha oshirilganda, faqat 3% diqqat bloklari qoldi. Ushbu darajada oʻquv yoʻqotilmalari pasayishda davom etgan boʻlsa-da, videolar buzilgan tuzilish, suzib yuruvchi fonlar va beqaror harakat bilan keldi. Taxminan 30 000 ta oʻquv videosi va kattaroq kompensatsiya shoxlari kiritilgan uzoqroq oʻqitish bu muammoni hal qilmadi.

Yechim tanlanganligi sababli, toʻliq oʻqituvchining bashoratlarini faqat eng shovqinli beshta namunaviy bosqichlarda almashtirish orqali koʻp sonli xatolarning katta qismi bartaraf etildi va tuzilmaning shakllanishining dastlabki bosqichlarining ahamiyati koʻrsatildi. Shu tariqa, SparkDiffusion uch bosqichda ishlaydi: avvalo, tanaffuslangan modelni xom apriorga moslashtiradi, soʻngra yakuniy natija taqsimotini tuzatadi.

Birinchi bosqich RoLA — blokli tanaffuslangan shoxni past darajali chiziqli shox bilan birlashtirib global kontekstni saqlash uchun 97% tanaffuslangan modelni qisqa oldindan sozlashni oʻz ichiga oladi. Keyin, CrossDistill uch bosqichli talabani yaratadi, u klassifikatorning notoʻgʻri yoʻnalishiga muhtoj emas. U yuqori shovqinda bitta uygʻunlashish bosqichidan va past shovqinda ikki ta taqsimot uygʻunlashish bosqichidan foydalanadi. 97% tanaffusda model VBenchda 83.15 va VBench-2.0 da 58.05 natijalarini koʻrsatdi, bu ikkala usuldan ham alohida ustunlik berdi.

Yakuniy bosqich ixcham yadrolar yordamida chiziqli projeksiyalarni FP8 ga kvantizatsiya qilishdir, bu nazariy jihatdan tejash GPU real kechikishida namoyon boʻladi. Boshqa erishilgan natijalar orasida: 480P aniqlikdagi Wan2.1-T2V-1.3B vaqtni 182 sekunddan 1.3 sekundgacha RTX 5090 da qisqartirdi, va 720P dagi Wan2.2-T2V-A14B tezligini 4545 sekunddan 25.1 sekundgacha oshirdi, bu esa 181 baravar yaxshilanishdir.

Kod Apache 2.0 litsenziyasi ostida AlibabaResearch nomi bilan GitHubda mavjud, shuningdek, 480P va 720P aniqlikdagi matndan videoga va tasvirdan videoga aylantirish uchun nazorat nuqtalari 25-sentabrda Hugging Faceʼda chiqarildi. Jamoa bu yondashuvni yuqori aniqlikdagi multimodal kontent, avtoregressiv video va uzoqroq ketma-ketliklar dastlabki tuzilish xatolarini yanada qimmatroq qiladigan dunyo modellarini yaratish uchun kengaytirishni rejalashtirmoqda.

Mashhur