北京2017年11月20日電 /美通社/ -- 近日，浪潮集團(tuán)副總裁胡雷鈞就數(shù)據(jù)爆炸與復(fù)雜模型讓AI計(jì)算迎來更多創(chuàng)新機(jī)會撰文，全文如下：

隨著人工智能首次寫入政府工作報(bào)告并且國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，人工智能產(chǎn)業(yè)被視作新的重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用成為改善民生的新途徑?？梢哉f，以人工智能技術(shù)為代表的第四次工業(yè)革命撲面而來，以前所未有的方式對人們的生活帶來巨大改變。

人工智能將重構(gòu)所有行業(yè)

縱觀人工智能近幾年的發(fā)展，可以觀察到一個(gè)顯著趨勢就是人工智能和各行各業(yè)的連接越來越密切。從長期來看，人工智能擁有令人難以置信的力量，將重構(gòu)幾乎所有行業(yè)。

在搜索引擎業(yè)務(wù)中，無論是文本、圖片搜索還是語音搜索，機(jī)器似乎變得越來越聰明；在醫(yī)療保健行業(yè)，人工智能為醫(yī)學(xué)影像帶來了很大的改變；在金融行業(yè)，人工智能在投資組合設(shè)計(jì)、金融產(chǎn)品營銷以及金融安全保障領(lǐng)域都有應(yīng)用；在汽車制造行業(yè)，谷歌、Uber、百度等科技公司以及戴姆勒、福特等眾多的汽車廠商正在開發(fā)智能駕駛；在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域，人工智能的技術(shù)目前在雷達(dá)外推短臨預(yù)報(bào)上已得到應(yīng)用；在石油勘探領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯相結(jié)合被成功地應(yīng)用到了裂隙性油藏的分析，以及選擇較佳的測井?dāng)?shù)據(jù)對油藏特征進(jìn)行研究之中。

AI技術(shù)發(fā)展：大數(shù)據(jù)+大模型+大計(jì)算

人工智能在今天得以快速的發(fā)展，跟數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算的發(fā)展息息相關(guān)。

目前，全球數(shù)據(jù)量正以平均年增長率50%的速度增長，預(yù)計(jì)到2020年全球數(shù)據(jù)總量將超過40ZB，而2020年中國的數(shù)據(jù)總量將占全球數(shù)據(jù)總量比例的20%，成為世界第一數(shù)據(jù)資源大國和全球數(shù)據(jù)中心。

同時(shí)，人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在快速地發(fā)展，更深更大的算法模型、更復(fù)雜的架構(gòu)正在成為趨勢。卷積網(wǎng)絡(luò)曾是較大最深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之一，但如今，它被抽象成了大多數(shù)新架構(gòu)中的一小部分。

最后，數(shù)據(jù)的增大、模型的復(fù)雜，將為計(jì)算帶來更大的挑戰(zhàn)空間，當(dāng)如此龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)時(shí)，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，如果計(jì)算力不能相應(yīng)增長，整個(gè)學(xué)習(xí)過程將變得無比漫長，甚至完全無法實(shí)現(xiàn)最基本的人工智能。

AI計(jì)算迎來更多創(chuàng)新機(jī)會

從人工智能的三要素來看，如何更好地將爆炸式增長的海量數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，已成為人工智能未來發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)與模型的快速發(fā)展，為計(jì)算帶來了挑戰(zhàn)的同時(shí)，也提供了更多的創(chuàng)新機(jī)會。

那么在人工智能計(jì)算創(chuàng)新方面，則應(yīng)從強(qiáng)調(diào)構(gòu)建AI系統(tǒng)能力與價(jià)值著眼，在硬件創(chuàng)新、軟件實(shí)現(xiàn)、框架優(yōu)化和應(yīng)用加速四個(gè)維度賦能AI，這四個(gè)維度形成了一個(gè)完整的“4S”組合：硬件創(chuàng)新是“Server”，加上軟件實(shí)現(xiàn)構(gòu)成“System”，再加上框架優(yōu)化就是“Solution”，最后加上應(yīng)用加速即是“Services”，這也是浪潮今年提出的 AI 端到端解決方案。

復(fù)雜的人工智能應(yīng)用環(huán)境是進(jìn)行人工智能硬件創(chuàng)新開發(fā)時(shí)要考慮的重要因素。人工智能在模型訓(xùn)練時(shí)對計(jì)算需求大，更依賴GPU，而當(dāng)產(chǎn)品服務(wù)上線后，計(jì)算需求減少，吞吐量需求增大，要考慮低延遲的產(chǎn)品。今年，浪潮與百度在AI計(jì)算上聯(lián)合開發(fā)的SR-AI整機(jī)柜服務(wù)器，就是根據(jù)百度的AI模型訓(xùn)練需求開發(fā)的。浪潮將CPU和GPU分開成兩個(gè)BOX，CPU主要負(fù)責(zé)管理和控制，GPU主要負(fù)責(zé)AI運(yùn)算，通過專用的線纜將2個(gè)部分高速的連起來。隨著模型復(fù)雜度和規(guī)模的增加，計(jì)算量會增加，如果一個(gè)GPU BOX不夠，就可以擴(kuò)展多個(gè)GPU BOX。目前，浪潮開發(fā)的這款SR-AI整機(jī)柜服務(wù)器可以實(shí)現(xiàn)單節(jié)點(diǎn)16卡、單物理集群64卡的超高密度擴(kuò)展能力，已經(jīng)應(yīng)用在百度無人車之中，具備千億樣本、萬億參數(shù)級別的AI計(jì)算能力。同時(shí)，在前端推理方面，浪潮、科大訊飛和Altera公司共同發(fā)起了一項(xiàng)基于FPGA在智能語音識別領(lǐng)域的合作，三方完成了基于OpenCL的FPGA線上深度學(xué)習(xí)語音識別加速方案。

在AI系統(tǒng)管理方面，深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練往往流程較長、開發(fā)環(huán)境較復(fù)雜，涉及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和處理、特征工程、建模、調(diào)參等多個(gè)步驟及多個(gè)框架和模型，每個(gè)框架依賴環(huán)境不同且有可能交叉使用。更大的“痛點(diǎn)”在于，深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)往往耗時(shí)較長，短則數(shù)小時(shí)長則數(shù)天，以往在訓(xùn)練完成后才意識到模型存在問題，大大耗費(fèi)了用戶的精力和時(shí)間。浪潮根據(jù)此需求設(shè)計(jì)開發(fā)的AIStation管理軟件可以提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到分析訓(xùn)練結(jié)果的完整深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)流程，支持Caffe、TensorFlow、CNTK等多種計(jì)算框架和GoogleNet、VGG、ResNet等多種模型，有效的提高計(jì)算資源的利用率和生產(chǎn)率，為深度學(xué)習(xí)用戶提供高效易用的平臺。

深度學(xué)習(xí)框架可以幫助用戶更好更快的開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型，浪潮主導(dǎo)開發(fā)的全球首個(gè)集群并行版的Caffe深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架Caffe-MPI，目前已在Github上開源公布所有代碼。在基于國際通行的Imagenet數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，Caffe-MPI表現(xiàn)出良好的并行擴(kuò)展。

AI應(yīng)用優(yōu)化是浪潮極為重視的一項(xiàng)核心能力。浪潮與奇虎360合作開展了針對圖片搜索技術(shù)的GPU架構(gòu)移植，基于K-means無監(jiān)督聚類算法串行版本，完成GPUMPI集群版本的實(shí)現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)內(nèi)使用CPU+GPU協(xié)同計(jì)算，大幅降低了計(jì)算時(shí)間。

人工智能是當(dāng)前人類所面對的最為重要的技術(shù)社會變革，可以全面提升一個(gè)國家的實(shí)力，全球許多國家都對AI充滿了憧憬與渴望。中國作為快速成長的數(shù)據(jù)資源大國，并且連續(xù)多年成為全球服務(wù)器增長較快的市場，在發(fā)展人工智能上具備得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢與計(jì)算優(yōu)勢，這將讓中國有能力成為人工智能的技術(shù)強(qiáng)國、應(yīng)用大國。