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年轻一代面临 “就业灾难”,全球企业转向 AI 取代新员工

根据英国标准协会(BSI)的一项研究,全球商业领导者表示,年轻人进入职场时正面临一场 “就业灾难”。许多公司优先投资人工智能(AI)技术,而非新员工的招聘,这使得初入职场的年轻人面临更大的挑战。该报告在英国、美国、法国、德国、澳大利亚、中国和日本等七个国家,对850多名商业领导者进行了调查。 调查显示,四成(41%)的公司高管认为,AI 使他们能够减少员工数量。近三分之一(31%)的受访者表示,他们的组织在考虑聘用新员工之前,首先会考虑 AI 解决方案。两成(40%)的领导者预计,在未来五年内,企业将更加倾向于使用 AI 来替代人力。更令人担忧的是,四分之一的受访者认为,几乎所有的入门级工作都可以通过 AI 来完成。 BSI 的首席执行官苏珊・泰勒・马丁(Susan Taylor Martin)表示,尽管 AI 为全球企业带来了巨大的机会,但在追求更高的生产力和效率的同时,企业也不能忽视人力资源的重要性。她强调,必须进行长期规划和对员工的投资,以确保可持续和高效的就业环境。 此外,调查还发现,近四成(39%)的商业领导者表示,AI 技术的应用已经导致了入门级职位的减少或取消。这一现象引...

GPU 网络通信基础,Part 3(LLM 训练过程的网络通信;InfiniBand 真的是“封闭”技术吗?)

编者按: 为什么训练大语言模型需要如此苛刻的网络条件?InfiniBand 真的是"封闭"技术吗?英伟达在 AI 网络领域的优势究竟从何而来? 文章从 LLM 训练的梯度下降过程切入,生动阐释了为何在包含数万 GPU 的集群中,哪怕一个 GPU 延迟 20 微秒,都会造成算力的巨大浪费。作者随后对比了企业网络、超大规模云网络和高性能计算网络三种场景,指出只有 HPC 网络的设计理念与 AI 训练需求高度契合。文章还破除了一个普遍的认知误区:InfiniBand 并非 Mellanox 或英伟达的私有技术,而是 1999 年由 180 余家企业联合制定的开放行业标准;同样,从 Mellanox 时代就开始推动的 RoCE 协议,也为今天的 AI 以太网方案(如 Spectrum-X 和 UEC 1.0)奠定了基础。 作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬 本文将解析低延迟与低抖动如何主导分布式训练的迭代效率,指出现有传统以太网技术的局限性,并阐释 InfiniBand 为何能成为高性能计算锁步工作负载的默认网络架构。 我们还将厘清一些常见的认知误区(别担心,我在撰写本文前也曾...

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