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鸿海采用辉达AI技术 提升模型训练和智能工厂效率

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(中央社记者钟荣峰台北26日电)人工智能AI芯片大厂辉达(NVIDIA)近日在官网发布技术文章,分享鸿海采用辉达AI训练和推理技术为内核的AI服务器和数据中心等软硬件方案,应用在鸿海自身开发的AI模型,以及在全球打造AI智能工厂及AI代理应用,提升鸿海集团AI训练性能和制造效率。

(摘自原文导言,非改写)

新闻正文

完整中文翻译制作中,以下为原文。

中央消息

(中央社记者钟荣峰台北26日电)人工智能AI芯片大厂辉达(NVIDIA)近日在官网发布技术文章,分享鸿海采用辉达AI训练和推理技术为内核的AI服务器和数据中心等软硬件方案,应用在鸿海自身开发的AI模型,以及在全球打造AI智能工厂及AI代理应用,提升鸿海集团AI训练性能和制造效率。

辉达表示,鸿海AI智能工厂持续扩展,并在台湾高雄建置新枢纽据点,鸿海也与辉达携手合作,共同开发AI Token生态系统(AI Token Ecosystem)与开放式代理框架(Open Agent Framework),提供其他企业运用鸿海平台,打造符合自身需求的客制化智能代理方案。

辉达指出,鸿海集团在全球制造生态系,转型为具备自主运作与自我学习能力的AI智能工厂,鸿海积极导入NVIDIA DGX SuperPOD、GB300 NVL72系统,以及NVIDIA RTX PRO服务器为内核的智能生产系统,以此为基础,鸿海集团自主开发专属大型语言模型FoxBrain、创世纪项目Genesis、CityGPT等AI平台。

辉达与鸿海指出,合作采用DGX SuperPOD,提升鸿海集团AI训练性能2.48倍,鸿海运用NVIDIA DGX GB200,加速FoxBrain模型训练,12天可处理1兆个AI词元(Tokens)。

辉达表示,鸿海结合NVIDIA AI技术,导入AI自动调度,提升制造效率,调度工时减少25%,通过双方AI技术合作,强化鸿海集团射出成型制程参数切换,工程工作量降低50%。

辉达指出,鸿海运用NVIDIA AI解决方案,改善超过20项主要产线问题,精密制造表面焊接技术(SMT)产线异常改善率超过90%。

鸿海主管表示,可充分运用NVIDIA AI软件堆栈的完整运算能力,训练并持续强化最复杂的AI模型,运用辉达AI技术方案,可在有限增加IT管理负担条件下,有效率扩展运算规模,辉达方案服务可确保AI代理弹性部署在集团全球200多个营运据点。(编辑:林家娴)1151026

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(中央社记者钟荣峰台北26日电)人工智能AI芯片大厂辉达(NVIDIA)近日在官网发布技术文章,分享鸿海采用辉达AI训练和推理技术为内核的AI服务器和数据中心等软硬件方案,应用在鸿海自身开发的AI模型,以及在全球打造AI智能工厂及AI代理应用,提升鸿海集团AI训练性能和制造效率。

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辉达指出,鸿海集团在全球制造生态系,转型为具备自主运作与自我学习能力的AI智能工厂,鸿海积极导入NVIDIA DGX SuperPOD、GB300 NVL72系统,以及NVIDIA RTX PRO服务器为内核的智能生产系统,以此为基础,鸿海集团自主开发专属大型语言模型FoxBrain、创世纪项目Genesis、CityGPT等AI平台。

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辉达与鸿海指出,合作采用DGX SuperPOD,提升鸿海集团AI训练性能2.48倍,鸿海运用NVIDIA DGX GB200,加速FoxBrain模型训练,12天可处理1兆个AI词元(Tokens)。

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辉达表示,鸿海结合NVIDIA AI技术,导入AI自动调度,提升制造效率,调度工时减少25%,通过双方AI技术合作,强化鸿海集团射出成型制程参数切换,工程工作量降低50%。

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常见问题(FAQ)

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(中央社记者钟荣峰台北26日电)人工智能AI芯片大厂辉达(NVIDIA)近日在官网发布技术文章,分享鸿海采用辉达AI训练和推理技术为内核的AI服务器和数据中心等软硬件方案,应用在鸿海自身开发的AI模型,以及在全球打造AI智能工厂及AI代理应用,提升鸿海集团AI训练性能和制造效率。

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辉达指出,鸿海集团在全球制造生态系,转型为具备自主运作与自我学习能力的AI智能工厂,鸿海积极导入NVIDIA DGX SuperPOD、GB300 NVL72系统,以及NVIDIA RTX PRO服务器为内核的智能生产系统,以此为基础,鸿海集团自主开发专属大型语言模型FoxBrain、创世纪项目Genesis、CityGPT等AI平台。 辉达与鸿海指出,合作采用DGX SuperPOD,提升鸿海集团AI训练性能2.48倍,鸿海运用NVIDIA DGX GB200,加速FoxBrain模型训练,12天可处理1兆个AI词元(Tokens)。

這則新聞的原始出處與發布時間?

原始出處:中央社(https://www.cna.com.tw/news/afe/202610260091.aspx)。原文發布時間:2026-10-26。