法国新国防超算Asgard挑战美军AI军事竞赛

快速阅读: 法国建立主权超级计算机阿斯加德，强化军事AI训练与数据安全，提升目标识别、反无人机及电子战能力，确保数据不离境，支持快速实验与模型迭代。

超级计算机的核心是一个密集的现代AI加速器集群，这些加速器可以组合起来支持非常大的批处理。这些加速器通过高速网络连接，以实现低延迟通信，适用于数千个并行进程的多周训练运行。该设备的主要关注点是内存带宽和存储。此外，还配备了高聚合吞吐量的并行文件系统，用于大规模地摄取和回放多传感器数据，从雷达脉冲和电子战捕获到全动态视频和水下声学信号。

安全架构是设计的另一重要部分：阿斯加德位于一个隔离的机密网络上，具有物理分区和严格的身份控制。计算节点被分割，服务平面被隔离，所有组件都进行了审计监控。其目标是让有权限的工程师能够直接操作实际作战中的数据，而不是经过筛选的样本或合成数据。如果希望模型在复杂环境中表现良好，就需要用原始记录来训练它们。军事记录不能存储在公共云基础设施中，这是建立主权超级计算机的理由。

这使得法国军队能够在电光、红外和合成孔径雷达图像的目标识别上进行更快的训练和微调。反无人机检测模型，尤其是那些结合了声学和射频特征的模型，从更大、更多样化的数据集中受益。电子战团队可以在演练中获得更紧密的反馈，从而迭代发射器分类和地理定位。情报监视侦察融合在使用最近收集的数据重新训练模型时更加稳定，而不是去年的测试场捕获。即使是常被忽视的后勤也得到了提升，因为基于实战使用而非和平时期模式的预测维护和路线规划有所改进。实际上，这表现为更少的误报、更快的目标交接，以及反映士兵实际面临的摩擦的规划工具。

此外，大型机密系统还允许多个团队并行运行实验并更频繁地推送更新。驻扎在旅中的数据科学家不必等待一周才能看到调整的效果。他们尝试、比较运行，并在下一次野外演习前将更好的权重发送回单位。这种节奏是将AI从幻灯片转化为能力的方式，也有利于传感器或任务规划者之间的更好协调。

超级计算机指明了国防部预计需求增长的方向。为自主地面系统和无人地面车辆群训练感知堆栈需要大规模模拟，具备真实的物理特性和混乱的环境。这是长期视野的规划，使用强化学习：阿斯加德提供了探索这些可能性的空间，而不会影响正在进行的情报监视侦察工作。这也是一种对冲。如果高级加速器的成本和可用性持续波动，拥有大量国内容量就能提供真正的战略独立性。

美国国防部运营着非常大的高性能计算中心，并采用了混合模型，将现场集群与机密云环境相结合。总体容量巨大，分布于多个服务和供应商之间。美国的方法更为分散，更依赖云技术，并且越来越专注于按需创建机密区域。法国则采取了不同的策略，不是矛盾而是独特，通过集中一个高度机密的人工智能训练引擎，并将其作为国防人工智能的主权核心来使用。美国模式提供了弹性和供应商多样性，而法国模式则提供了严格的控制、可预见的访问权限，以及一个工业界和政府可以评估代码而不让敏感数据离开国家监管的单一环境。

俄罗斯对乌克兰的战争残酷地展示了当丰富的传感器与人工智能支持的侦察、反炮兵火力和无人机群结合时所能达到的效果。欧洲国家正在重新武装，计算资源已成为受出口管制和供应限制影响的战略商品。一个机密且主权的超级计算机表明，法国打算保护其在人工智能领域的行动自由，与盟友合作时坚持自己的条款，并将关键数据保留在国家法律框架内。这也是向产业界发出的信息，邀请公司分享算法，允许工程师在一个高技术环境中工作。有一个安全的地方可以训练、测试和加固软件，使其能够应对反映战斗条件的真实集合。阿斯加德为法国军队提供了从实地观察到改进模型的快速周期，让敏感数据在不妥协的情况下塑造这些模型，并为新的自主性和决策支持工具的发展留出空间，而不会影响当前的情报监视侦察需求。

(以上内容均由Ai生成)