Mistral og NVIDIA bygger benchmarks til ingeniør-AI
Fælles tests skal vise, om AI-agenter kan gennemføre flertrins-opgaver i simulering og elektronikdesign — med tal for nøjagtighed, tid og beregningspris.
Offentlige tests måler fysik-AI på fælles grundlag
Mistral og NVIDIA vil udgive offentlige benchmarks og åbne datasæt, så forskere, udviklere og industriteams kan vurdere fysiske AI-modeller på samme grundlag.
Et benchmark er en fast testopgave med kendte svar. Her undersøges det blandt andet, om et workflow fra CAD (computeraideret design) til simulering kan automatiseres og gentages.
Samme tests dækker, hvad en AI-agent formår: en model, der selv planlægger og udfører flere trin med værktøjer i CAE (computerbaseret ingeniørsimulering) og EDA (elektronisk designautomatisering).
- GPU'er brugt til træning af Mistral Large 4 i Mistrals europæiske datacentre
- 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU'er
- Mistral Large 4, hvoraf 49 milliarder er aktive ad gangen
- ca. 1.000 milliarder parametre i alt
Simulering og design lukkes i én sløjfe
Arbejdet lukker simulering, træning af AI-modeller og selve designet i én sløjfe, så ét resultat kan fodre det næste.
NVIDIA Warp og CUDA-X-bibliotekerne accelererer de fysiske beregninger på GPU'er. NVIDIA Omniverse leverer 3D-scener og SimReady-objekter, der er klar til simulering.
Neil Ashton, Mistral-vicepræsident for beregningsingeniør, siger, at ingeniørers tempo længe er blevet sat af, hvor langsomt simuleringer kører.
Benchmarkene og modellerne sigter mod luftfart, biler og halvledere.
Mistral Large 4 er trænet i Europa
Sløjfen bygger på Mistral Large 4 — kaldet Le Chonk — Mistrals største og mest kompetente model, som er i offentlig prøveversion.
Den har ca. 1.000 milliarder parametre i alt, hvoraf 49 milliarder er aktive ad gangen, og er trænet på 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU'er i Mistrals datacentre i Europa.
Vægtene — selve de trænede modelparametre — planlægges frigivet ved udgangen af oktober. Mistral og NVIDIA udviklede tidligere modellen Mistral NeMo sammen.
Flere detaljer
- Mistral og NVIDIA arbejder allerede sammen i NVIDIA Nemotron Coalition om en ny basismodel.
- Mistral sigter mod 1 GW AI-kapacitet i 2030.
- Benchmarkene skal også måle agenters udførelsestid og beregningsomkostning.
Kilder:
Mistral AI →
Genfortalt i egne ord af AI-nyheder.com · Tjek altid originalkilden, før du handler på vigtige oplysninger.