火狐直播网页:微软甩10项硬核新品！285万个中心的AI超算机最大言语模型开源

　　智东西5月20日音讯，昨夜，一年一度的微软Build开发者大会拉开序幕。与平常不一样的是，大会的舞台从从前的美国西雅图搬到了线上，一起发布的新产品和新晋级也简直面向开发者，成为开发者们的“独家盛宴”。

　　毫不意外，今晚大会仍以微软现任CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的主题讲演作为开场。在短短的20多分钟讲演中，“开发者”、“Azure”、“Microsoft 365”和“Windows”等关键词贯穿全场，尤其是“开发者”。

　　他谈到，现在GitHub上的开发者已超越5000万人，Power Platform上的开发者也超越了350万人。而微软也将为开发者供给一系列进步作业功率的开发东西和解决方案，进一步提高生产力。

　　1、宣告与OpenAI协作开发的AI超级核算机，专门用于练习大规模分布式AI模型。

　　5、晋级DeepSpeed库，首要面向深度学习范畴，并开源史上最大言语模型——微软图灵模型。

　　7、WSL 2新增特性，包含对GPU、Linux GUI运用程序的支撑，以及简化装置体会。

　　8、推出Microsoft Teams渠道功用更新，包含为开发人员供给流线、

　　以削减不公正性。除此之外，微软推出指令行界面Windows Package Manager，协助开发者快速查找、查看和装置各类办理东西。一起，微软Chromic内核的浏览器Edge也新增了侧边栏查找、同步等新功用。

　　值得一提的是，微软还宣告收买机器人流程主动化（RPA）创企Softomotive，以将RPA技能引进Power Automate。

　　2019年7月，微软宣告向人工智能研讨试验室OpenAI出资10亿美元，以一起构建一个新的Azure AI超算渠道，将首要用于练习和运转愈加先进的AI模型，其间包含根据微软Azure AI超算技能。一起，这笔出资也将进一步协助OpenAI开发AGI（通用人工智能）技能。

　　历时一年，这台超级核算机总算在今晚露脸，首要用于大规模分布式AI模型练习。

　　因为在Azure中保管，这台超级核算机现已可以完成一系列现代云根底架构的功用，包含快速布置、可继续的数据中心，以及对一切Azure服务进行拜访。

　　经研讨人员试验，该超级核算机现已可以完成大规模AI模型练习，可深化了解言语语法、常识概念和上下文内容的细微差别。一起，它还可以总结冗长的对话、在实时游戏中进行适度对话、解析杂乱的法令文件，乃至经过查找GitHub生成代码。

　　现在，微软已运用图灵模型来改进Bing、Office、Dynamics和其他生产力产品的言语了解功用。例如，在Bing中，该模型生成文字和答复问题的速度进步了125%。

　　微软表明，其将经过Azure AI服务和GitHub，进一步将大规模AI模型、练习优化东西和超级核算机资源释放出来，让开发者、数据科学家和商业客户都能轻松运用AI的力气。

　　在微软看来，本年新式冠状病毒疫情的大盛行简直影响了人们日子的方方面面，一起也阻止了医疗保健事务的正常运转，大大降低了患者医治和护理的功率。

　　针对这一问题，推出了其首个针对特定职业的云产品——Microsoft Cloud for Healthcare，支撑微软Teams中的新Bookings运用程序，护理人员可以在Teams中组织、办理和进行患者的虚拟就诊，并供给相应服务，进一步增强患者交流、护理团队的协作和办理功率。

　　简略地说，Project Bonsai是一个用于构建自主工业操控体系的AI渠道，也是一项“机器教育”服务，它结合机器学习、校准和优化功用，可以为制作、化工、修建、动力和采矿等职业机械的中心操控体系提自主化，以更好地办理各类工业设备。

　　Project Bonsai通用强化学习渠道可以和谐AI模型的开发，为AI模型的布置和练习供给了针对算法和根底设施的拜访，答应模型在本地、设备或云上布置，并支撑MATLAB Simulink、Transys、Gazebo和AnyLogic等模仿器。

　　此外，用户可以在Project Bonsai的外表盘上查看一切作业和练习状况，对模型进行调试、查看和改进。一起，Project Bonsai还支撑多用户协作构建和布置新模型。

　　与此一起，针对想要测验Project Bonsai的工程师和开发者，微软还开发了一款名为Project Moab的硬件设备。

　　它是一个具有三个手臂、一个操纵杆操控器的机器人，可以让一颗小球在顶部的透明板上坚持平衡。该东西为用户供给了一个模仿环境，让用户凭借模仿器进行试验。

　　微软此次推出Windows开发者渠道Project Reunion，首要意图便是在于一致Windows的运用生态渠道，经过交融Universal Windows Platform（UWP）和Win32的现有API，让开发者可以脱节不同操作体系之间的约束，轻松完成跨渠道开发。

　　微软将在两者间增加更多通用的API和可互操作代码。这将为运用程序供给一个通用渠道，协助用户运用最新功用更新，以及现代化现有运用程序，无论是C++、包含WPF、Windows Forms、UWP），仍是React Native。

　　此外，微软还面向企业用户推出了Windows Terminal 1.0，可以让用户在多个选项卡和窗格中运转任何指令行可执行文件，包含WSL发行版和Azure Cloud Shell。

　　早在本年2月，微软发布了DeepSpeed的开源版别，并同步推出了ZeRO（零冗余优化器）。

　　DeepSpeed首要为跨多台服务器进行分布式模型练习而规划，ZeRO是一种将大型模型拟合到内存中的技能，经过削减数据并行中的内存冗余以完成成果。

　　ZeRO-1包含模型状况内存优化，ZeRO-2则供给了激活内存和碎片内存的优化。一起，ZeRO-2还针对单个GPU上的练习模型进行了改进。据悉，ZeRO-2练习模型的速度比谷歌BERT提高30%。

　　微软表明，ZeRO的内存优化技能可以练习具有170亿个参数的机器学习模型，如具有170个参数的微软图灵模型，它是现在世界上最大的言语AI模型，首要用于自然言语生成（NLG）。

　　值得一提的是，微软宣告将在短期内开源微软图灵模型，以及在Azure机器学习中练习它们的办法。DeepSpeed库的晋级，也将让开发者可以运用ZeRO-2来练习大型神经网络。

　　Azure Synapse Link可以让用户经过Azure Synapse Analytics中的实时操作数据，直接取得剖析成果，无需进行提取、转化或加载过程。一起，它还能将实时数据与现有的剖析存储库结合，以取得相关事务的全体视图。

　　此外，Azure Synapse Link可以在SQL行的指导下以“PB级”速度查询数据，具有智能作业负载办理和并发功用，可以实时优化查询功用。

　　在安全性方面，Azure Synapse Link具有主动要挟检测和一直在线数据加密功用，具有动态数据屏蔽、细粒度拜访操控和列级/行级安全性。

　　据悉，Azure Synapse Link开始将在Azure Cosmos DB中发布，但很快就会运用到一切的操作体系中，进一步协助开发者降低成本并削减时刻。

　　WSL 2新增几项特性，包含对GPU、Linux GUI运用程序的支撑，以及简化装置体会。

　　一方面，WSL 2支撑GPU核算作业流，使Linux东西可以运用GPU为一系列开发场景进行硬件加速，例如并行核算、练习AI和机器学习模型。该功用将在本年下半年正式更新。

　　另一方面，WSL 2将支撑Linux GUI运用程序，答运用户在打开一个WSL实例时直接运转Linux GUI运用程序，无需第三方服务器。

　　本年晚些时候，WSL 2将支撑简化装置体会。到时，开发者可以简略地运转“wsl.exe -install”指令并从头启动。

　　在疫情期间，Microsoft 365中心组件Microsoft Team智能会议渠道的运用量呈现了大幅度的增加。

　　本年4月，Satya Nadella谈到，Microsoft Team的单日参会量已超越2亿，产生了超越41亿分钟的会议记录。此外，现在Teams每天有超越7500万活泼用户，其间有三分之二的用户在Teams进步行文件同享、协作或交互。

　　2019年，微软推出了协作渠道Fluid Framework，它能协助用户更好地进行协作，并增强同享互动体会。

　　在今晚的大会上，微软宣告将开源Fluid Framework，一起还针对其协作方式进行一系列晋级，首要体现在Outlook和。

　　一方面，用户可以在网页版Outlook中刺进图表、使命列表等，运用户的出售数据、项目使命和研讨报导等材料坚持实时更新；

　　另一方面，用户可创建和办理Fluid作业区，如文档活动源和引荐列表，或在中进行查找。因为Fluid Framework组成是轻量级的，因而用户可即时修改。

　　微软人工智能渠道副总裁埃里克·博伊德（Eric Boyd）曾指出，现在越来越多的开发人员都被要求构建一个易于解说，且契合非轻视和隐私法规的AI体系。

　　根据此，微软决定在Azure机器学习和OSS东西包中发布负职责的机器学习东西，经过改进模型的可解说性来削减不公正性，并保证数据隐私和机密性，进一步协助开发者更负职责地布置AI模型。

　　一方面，它经过将Fairlearn与Azure机器学习结合运用，让开发者和数据科学家可运用专门的算法来保证每个人都具有更公正的成果。

　　另一方面，它经过将新的WhiteNoise差异隐私东西包与Azure机器学习结合，让数据科学团队可以构建机器学习解决方案，在维护隐私的一起避免个人数据的从头标识。

　　此外，为了完成安全的模型练习和布置，Azure机器学习还供给数据和网络维护功用。其间，包含对Azure虚拟网络的支撑、用于衔接机器学习作业区的专用链接，以及客户办理密钥等。

　　从今晚微软Build大会的发布看，微软越来越注重开发者的体会，在为开发者供给越来越快捷和丰厚的开发东西时，也更着重他们身上所担起的职责和责任。

　　其间，微软与OpenAI协作开发的AI超级核算机问世、初次面向专业范畴推出的Azure服务、针对工业体系的AI开发渠道Project Bonsai、UWP和Win32的一致，以及微软图灵模型等重磅产品推出和晋级，无疑展示了微软与开发者之间的互相依靠、互相赋能。

　　跟着全球各行各业的数字化转型热潮铺开，微软又将怎么在这个过程中进一步探究自己与开发者、与AI技能、与工业之间的协作与未来？时刻会告知咱们答案。