AINNA NeuralOps: Menyelaraskan Operasi AI yang Boleh Dipercayai dan Efisien Tenaga Bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka✎ Edit

👁 1k tontonan
AINNA NeuralOps: Menyelaraskan Operasi AI yang Boleh Dipercayai dan Efisien Tenaga Bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka

Alhamdulillah.

Semalam, saya bersama pasukan perancangan pengeluaran dan operasi di AINNA berbesar hati menerima kunjungan wakil daripada UPEN Melaka (Unit Perancang Ekonomi Negeri Melaka) dan SIRIM Melaka. Kami amat bernasib baik apabila Pengarah SIRIM Melaka, Encik Kamarulzaman bin Ahamad Zainudin, turut menyertai sesi ini.

Kunjungan ini merupakan sebahagian daripada proses penilaian untuk Anugerah Usahawan Negeri Melaka, di mana kami diberi peluang untuk mempersembahkan kemajuan terkini AINNA NeuralOps-arkitektur AI generasi seterusnya yang dirancang untuk menjadikan AI lebih efisien, lebih boleh dipercayai dan lebih praktikal untuk pelaksanaan operasi sebenar di lapangan.

Apa yang menjadikan sesi ini amat bernilai ialah ia bukan sekadar pembentangan satu hala. Ia berkembang menjadi perbincangan teknikal dua hala yang bermakna, diperkayakan dengan pandangan Pengarah SIRIM yang membawa lebih 20 tahun pengalaman kepimpinan dalam SIRIM.

Salah satu cadangan yang paling memberi kesan kepada aspek perancangan dan koordinasi operasi ialah penyepaduan Atomic Clock sebagai sumber masa yang boleh dipercayai merentasi setiap komponen NeuralOps. Penyegerakan semua Sistem Berasingan, perkhidmatan, parser dan ejen AI kepada satu rujukan masa berketepatan tinggi akan mengukuhkan lagi kebolehpercayaan, konsisten peristiwa, kebolehauditian dan integriti keseluruhan sistem.

Kami juga menunjukkan bagaimana arkitektur NeuralOps beroperasi dengan hanya sekitar 10% daripada pengkomputan GPU yang biasanya diperlukan oleh sistem AI konvensional untuk beban kerja yang dioptimumkan. Dengan menggabungkan Sistem Berasingan, Smart Routing, parser dan guardrails, sumber GPU hanya digerakkan apabila ia benar-benar memberi nilai tambah, manakala proses deterministik dijalankan di luar LLM.

Arkitektur ini berpotensi untuk mengurangkan penggunaan tenaga pengkomputan GPU sehingga 90% untuk beban kerja yang sesuai. Menggunakan anggaran konservatif 1,000 pengguna aktif yang membuat purata 50 permintaan AI sehari, NeuralOps mampu menjimatkan kira-kira 459 kWh elektrik setiap bulan, bersamaan dengan pengurangan kira-kira 340 kg pelepasan CO₂e setiap bulan, atau lebih 4 tan setahun. Keputusan sebenar akan berbeza bergantung kepada beban kerja, model AI, infrastruktur dan sumber tenaga.

Bagi kami di pasukan perancangan dan operasi, masa depan AI bukanlah tentang menggunakan model yang lebih besar atau GPU yang lebih banyak. Ia tentang membina arkitektur yang lebih pintar yang memberi hasil yang sama atau lebih baik dengan kos yang jauh lebih rendah, penggunaan tenaga yang lebih sedikit dan jejak alam sekitar yang lebih kecil.

Doakan kejayaan kami dalam perjalanan ini. Jika terpilih, ia akan memberi momentum yang besar kepada kami sementara kami bersedia untuk tiga sesi pitching utama dalam beberapa minggu akan datang.

Penghargaan ikhlas kami kepada UPEN Melaka dan SIRIM Melaka atas kunjungan, perbincangan membina dan pandangan berharga yang diberikan. Kami menantikan untuk mengubah idea-idea ini menjadi evolusi seterusnya bagi AINNA NeuralOps, dari sudut pandang perancangan dan pelaksanaan operasi.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Layla Jordan

2 هو الجزء الذي سأرسله لمديري.

Kenji Japan

Honestly, hanya sekitar 1 10% surprised me.

Sofia Spain

Short and clear. menjimatkan kira-kira 4 459 k is worth sending to my team.

Aina Malaysia

You can tell the writer actually worked on membuat purata 5 50.

Farid Malaysia

The direction on membawa lebih 2 20 is spot on.

Siti Malaysia

Useful. We are handling GPU sehingga 9 90% right now.

Hafiz Malaysia

Dah hantar pada dua orang. Sebab 2.

Wei China

First piece I have read that treats di mana kami diberi peluang honestly.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Siti Nur Najiha AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.