中国航天宣布重大突破打破美国科技霸权美国神话终将破灭

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人类对于太空的探索从未停止过。 1969年,美国阿波罗计划实施第五次载人飞行任务,首次将人类送上月球。 1973年,美国开始研制GPS全球定位系统。

在很多航天领域,美国几乎一直处于领先地位,一直是研究的对象。 但这一次,中国航天宣布了重大突破,打破了美国的技术霸权。 中国航天取得了哪些技术突破?

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航天力量是航天技术的重要发展方向。 航天器发射升空后,在执行任务的过程中需要有足够的动力来驱动,调整和修正方向,从而达到预期的运行。

但如何获得力量源泉呢? 一般来说,它依靠航天器携带的太阳能电池板吸收太阳的热量并将其转化为电能。 虽然太阳能电池板是一种很好的电源解决方案,但也容易出现老化问题,时间长了后可能无法继续提供电力。

因此,各国都把研究重点放在了核电上,地面上的核能也得到了广泛的应用,包括电站、航母等都是核技术的应用领域。

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核聚变和核裂变产生的能量非常大,足以满足人类在很多电力方面的需求。 但以前的核聚变和裂变都是在地面上使用的。 是否有可能运用到太空动力领域? 答案是肯定的。

在这一点上,中国航天宣布取得重大突破。 据中国航天科技集团公司消息,中国航天科技集团公司六院801研究所突破空间封闭布雷顿热电转换系统,并完成多个系统级试运行。

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多能级电力输出达到100千瓦,这是我国实现的最大发电量,这意味着我国掌握的空间热电转换技术达到了国际先进水平。

该系统的工作原理是将热能转化为动能,然后转化为电能。 过程中产生的气体会被加热并进行冷热循环,从而达到动能和电能不断转换的效果,获得源源不断的动力。

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此前,美国、俄罗斯等西方国家都在探索太空核电解决方案,利用核能作为动力源,推动航天器在轨持续运行。 西方起步较早,掌握了系统集成、核能控制、能力转换等多项核心技术。

这些技术都受到西方的严格控制,所以中国的自主研发基本上都是靠自己。 尽管中国在地面核能方面取得了诸多突破,但在航天力量领域却积累不多。

不过,依靠中国航天科技集团公司的一步步研发,已经迈出了最后一步。

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人类对于核能的研发一直非常谨慎。 如果研究做得不好,核泄漏的后果将是灾难性的。 但同时,如果核能技术能够掌握并应用于实际领域,所带来的效果将是巨大的。

中国研究人员没有让大家失望。 中国航天科技集团公司空间封闭布雷顿热电转换系统的突破具有重要意义。 一方面打破了美国的技术霸权,美国核电推进技术在太空的“神话”终将破灭。

另一方面,将有助于中国发展深空探测任务和轨道转移飞行器。 总之,有了这个技术体系的支撑,中国在太空探索方面就有了足够的动力支撑。

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中国航天事业发展半个多世纪,从无到有、逐渐强大。 西方对中国航天事业的态度一直是闭门造车,阻止中国参与西方许多重要的航天项目。 例如欧洲的伽利略卫星导航系统,以及美国、德国等16个国家建设的国际空间站。

在没有西方技术支持的情况下,中国投入了大量的人力、物力。 没有技术就自己研发,没有火箭就自己建造。

最终,1970年,中国第一颗人造卫星东方红一号发射升空。 20世纪90年代,中国正式开展载人航天计划。 杨利伟是中国第一位执行载人航天任务的航天员。 2003年,他遨游太空,承载着中国人民的希望,向浩瀚无边的宇宙发出呼唤。

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时至今日,中国航天事业取得了举世瞩目的成就,嫦娥、天宫、神舟、天河、祝融等航天工程不断推进。

这样的成就引起了美国NASA的关注,并多次被羡慕嫉妒恨地引用。 这说明中国航天已经得到了美国的认可,即使对方不愿意承认,也很难改变事实。

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再加上此次中国航天科技集团公司取得突破的好消息,中国有望在航天强国领域展开角逐。 掌握了布雷顿热电转换系统的技术后,在遥远的未来,建造太空基地、星际飞行以及建造恒星表面能源站都可能成为现实。 我希望这些能够尽快实现。

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中国的ChatGPT真的要来了吗

席卷全球的新风口OpenAI去年发布了聊天机器人模型ChatGPT,它能够理解和生类语言,并在许多自然语言处理任务中表现非常出色。据统计,上线仅两个月,ChatGPT活跃用户已经超亿,打破了由TikTok创造的9个月实现亿级用户注册的纪录,引起了各行各业人们的强烈关注。就连埃隆·马斯克也忍不住发推表示,ChatGPT厉害得吓人,我们距离危险而强大的AI不远了。当然,在一顿痛批ChatGPT之后,马斯克也准备亲自下场,成立研究实验室,开发ChatGPT的竞品。

 

类ChatGPT模型的开发与应用,在国内也迅速成为资本市场关注、创业者纷纷入场的赛道。阿里、百度等互联网大厂,科大讯飞等语音类AI企业,以及众多创业者都希望乘着最新的风口迅速“起飞”。创业者大军中不乏像前美团联合创始人王慧文、出门问问CEO李志飞、搜狗前CEO王小川、前京东技术掌门人周伯文等行业大佬。开发出“中国的ChatGPT”俨然成了国内科技圈“All in”的方向。

然而,我们真的能迅速见到一个“中国的ChatGPT”吗?谁又能拔下头筹,成为这个细分赛道的领头羊呢?

这个众多大佬都挤进来“淘金”的赛道,一定不是简简单单就能搞定的。

OpenAI的GPT“家族”在深入了解开发出比肩ChatGPT的模型需要面临哪些挑战之前,让我们先看下ChatGPT所属的GPT模型家族都有哪些成员。

GPT-1发布于2018年6月,包含117M个参数。这是第一个采用基于Transformer的模型架构进行预训练的模型。它在语言模型和单词类比任务上表现出色。GPT-2发布于2019年2月,包含1.5B个参数。这个模型在自然语言生成任务上表现出色,可以生成高质量的文章、新闻报道和诗歌等文本。GPT-3发布于2020年6月,包含175B个参数。具有出色的通用性和创造性,可以在各种 NLP任务上表现出色,包括文本生成、问答、机器翻译等任务。到这就结束了?完全不是。

在GPT-3系列模型(注意,是一系列模型哦)发布之后,OpenAI继续基于原始的GPT-3进行了不断地完善。我们熟知的InstructGPT和ChatGPT实际的内部代号是text-davinci-003 175B和text-chat-davinci-002-20221122,是基于GPT-3.5的改良版。

数据量:需要大量的数据集来进行训练。这些数据集需要是大规模的、多样化的、真实的,并且要涵盖各种不同的语言和语境。这需要花费大量的时间和资源来收集、整理和标注。计算能力:需要非常强大的计算资源。这些模型需要在大规模的数据集上进行训练,并且需要进行大量的参数优化和调整。这些计算需要高性能的计算机和高效的分布式计算框架。算法优化:需要对算法进行不断的优化和改进。这包括优化网络结构、调整超参数、使用更好的优化算法等。这需要对深度学习算法有深入的了解和经验。可以发现,这是一个涉及到多个领域和技术的复杂系统工程。只有同时在底层的基础设施、针对性优化和大模型技术积淀都达到一定水平的情况下,才能够研发出高质量的模型,并应用于各种场景中。

让我们详细看看这三类技术挑战具体都意味着什么。

数据量

我们经常听到“有多少数据,就有多少智能”,数据对于模型训练的重要性不言而喻。类ChatGPT模型的训练,更需要超大规模的,经过清洗的数据。以GPT-3的训练为例,需要300B tokens的数据。大家如果对这个数字不敏感的话,可以参考整个英文的维基百科的数据量,只有“相对可怜”的3B tokens,是训练GPT-3所需的百分之一。并且,要训练出类ChatGPT模型,势必需要数倍于当年训练GPT-3的数据量的中文语料数据,这对于大部分企业或科研机构来说都是难以翻越的大山。有效的中文数据量,一定程度上决定了模型性能的上限。

计算能力

类ChatGPT模型的训练,除了需要非常多的训练数据外,也离不开庞大的算力支撑。根据北京智源人工智能研究院公布的数据,使用300B tokens的数据训练175B参数规模(与GPT-3规模相同)的模型,如果使用96台通过200Gb IB网卡互联的DGX-A100节点,需要约50天。要是使用更大规模的训练数据集,训练时长还会进一步增加。

对于计算集群来说,不仅需要能够提供海量的算力资源,还需要具备高速网络和高容量存储,以便支持大规模的数据访问和模型传输。整套基础设施,连同软件平台,还需要结合集群的拓扑结构针对分布式训练进行优化,通过调整并行策略等方式,提升硬件利用率与通讯效率,缩短整体训练时间。

算法优化

算法优化和模型的训练效率和效果息息相关。每一个算法研究员,都希望模型在训练过程中快速收敛,这恰恰也是算法研究人员经验与企业长年技术积累的体现。通常情况下,在训练的过程中需要不断调整学习率、批量大小、层数等超参数,或使用自动调参的技巧和经验,才能快速、稳定的实现模型收敛。就像中餐大厨们用“少许、适量”的调料制作美味佳肴一样,里面包含着的是大厨们几十年的手艺,不是一朝一夕就能被批量复制的。

前途是光明的,道路是曲折的想必,这是最适合送给现在想要开发出“中国的ChatGPT”的各路大佬们的一句话了。在美国去年对中国限制了高端GPU的销售之后,为规避未来的技术风险,不少厂商、科研机构也开始探索在国产算力服务平台上训练的可行性。北京智源人工智能研究院作为国内顶尖的人工智能领域研究机构,早早就探索了使用国产算力服务平台的可能性。同样是使用300B tokens的数据训练175B参数规模的模型,通过曙光提供的算力服务,训练周期只需29.10天,在节点规模接近的情况下,训练效率是其他算力平台的300%。

基于国产算力服务平台进行训练,不可避免的会带来更多的移植与调优工作。曙光智算强大的硬件与算法优化团队,在集群、并行策略、算子、工具包等方面的优化上与智源开展了深入的合作。首先,为保证程序能够正常运行,需要完成包括DeepSpeed/Megatron/Colossal-AI/apex等必要组件的适配工作。其次,超大规模集群的顺利调度通常也需要调整调整操作系统配置及tcp协议参数等。训练的优化工作则主要包含以下三个方面:

算子层面:使用算子融合/算子优化等技术,深度挖掘硬件性能,提升硬件使用率;策略层面:采用模型并行、数据并行、流水线并行、Zero等多级并行策略,实现超大规模训练;集群层面:针对硬件集群的拓扑结构,对分布式训练通信、并行分组配比等进行定制优化,提升训练扩展比。通过一系列的优化方法,最终也证明了我们可以在国产算力服务平台上,以能够对标国际水平的效率实现大模型的开发工作,这无疑为“中国的ChatGPT”的开发工作喂了一颗定心丸。希望在不久的将来,我们可以看到真正在国产算力平台上训练的,能与ChatGPT比肩的中文模型。

前途一定是光明的。

— 完 —