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智元开源 VideoDataset:基于 GPU 硬件解码的 VLM 训练加速利器

智元机器人团队宣布开源 VideoDataset,一个基于实际 AI 训练需求深度开发的高性能视频数据加载库。 极致性能: 通过将解码任务从传统的 CPU 转移到 GPU,充分挖掘硬件解码能力,吞吐量提升 4 倍。 随机访问: 解决了硬件解码通常不支持随机寻帧 (Random Seek) 的业界难题,专为 AI 训练设计的随机采样功能。 无缝集成: 兼容 PyTorch Dataset 接口,提供 Mixin 类,开发者改几行代码即可接入现有训练流。 为了更直观地评估 VideoDataset 的表现,智元方面进行了 VideoDataset 与主流 CPU 软件解码方案的全面性能对比测试,测试对象包括 OpenCV、Torchvision(PyAV)、Torchvision(VideoReader)和TorchCodec。 结果显示,VideoDataset与主流 CPU 软件解码方案对比,在解码吞吐量上提升了3到4倍。并且,它能更有效地分担计算负载,从而将解码任务近乎剥离CPU。这一优势使得 VideoDataset 在大规模视频数据训练中不仅能提供更高的解码效率,还能最大限度地利...

美国电网老化威胁 OpenAI 与微软扩张计划 ​

根据《金融时报》的一项分析报告,随着科技巨头们在数据中心的投资不断增加,美国的电网正面临巨大的压力。 这项报告指出,预计到2028年,AI 数据中心的新增电力需求将达到44吉瓦(GW),但由于电网基础设施的瓶颈,只有大约25吉瓦的新增电力供应能够上线。这意味着将出现约19吉瓦的电力缺口,占总需求的40%。 在此背景下,主要的 “超大规模” 企业,包括亚马逊、谷歌、Meta 和微软,已经规划超过4000亿美元的投资,主要用于建设数据中心。OpenAI 更是签署了总额高达1.4万亿美元的基础设施合同,以确保在未来八年内获得约28吉瓦的电力。OpenAI 首席执行官Sam Altman称这种能源短缺为 “生死存亡的威胁”,因为没有足够的计算能力,公司无法在必要的规模上产生收入或构建模型。 报告还提到,美国的电网基础设施正因年久失修而无法跟上需求增长,许多电线杆和变压器的使用年限可追溯到20世纪60年代和70年代。此外,行政审批程序冗长,从申请电网连接到商业运营的平均等待时间已超过八年。同时,一些开发商通过向不同的公用事业公司提交多个申请来提高竞争力,进一步加剧了排队的现象。 为了应对电力供应...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。