如何修復 Microsoft Teams 錯誤代碼 2603 (2026)
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IBM 成功開發出一種新型光學技術,可支援以「光速」訓練 AI 模型,同時節省大量能源。 IBM 表示,透過將這些新突破應用於資料中心,訓練一個典型的人工智慧模型所節省的能源相當於 5,000 個美國家庭一年的能源使用量。
IBM 表示,雖然資料中心使用光纖電纜與外部連接,但在內部,銅線仍然是主要使用的材料。這些連接GPU加速器的銅芯線在使用電源的同時,還要花費大量時間等待其他設備的數據,這大大增加了營運成本。 IBM 資深副總裁兼研究總監 Dario Gil 在評論新的光學資料傳輸技術時表示:
隨著人工智慧對電力和處理能力的需求不斷增加,資料中心必須不斷發展——通用封裝光學技術可以幫助大型資料中心更好地適應未來的需求。憑藉這一突破,未來的處理器將以與光纖電纜在資料中心之間傳輸資料相同的方式進行通信,從而開啟更快、更永續的通訊新時代,可以處理大量人工智慧工作負載。

IBM 在一份技術論文中概述了其新的共封裝光學 (CPO) 技術原型。本質上,透過顯著增加資料中心的頻寬,可以最大限度地減少 GPU 停機時間,從而加速 AI 處理。
IBM 自信地承諾,這項技術可以幫助將大型語言模式(LLM)的訓練時間從三個月縮短到三週。同時,提高能源效率將減少能源使用並降低與法學碩士培訓相關的成本。
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