海量數(shù)據(jù)時代,如何押寶人工智能競賽?
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贏得人工智能競賽的三大法寶：數(shù)據(jù)+算法+算力。
人工智能是一種變革性的技術(shù)浪潮，能夠幫助每個行業(yè)的用戶解決大大小小的問題，從探索宇宙奧秘的科學(xué)研究、到惠及民生的健康和精準(zhǔn)醫(yī)療，再到與生活息息相關(guān)的運(yùn)輸和自動駕駛汽車。
人工智能的應(yīng)用場景大到結(jié)合大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)分析大型強(qiáng)子對撞機(jī)產(chǎn)生的大量原始數(shù)據(jù)；小到給語音助手裝上耳朵和腦袋聽懂用戶的語句，并實(shí)現(xiàn)簡單的對話或互動。
人工智能那么遠(yuǎn)，又那么近。?
可以說，隨著技術(shù)的不斷成熟和普及，人工智能能夠賦能我們來應(yīng)對各種人類的挑戰(zhàn)，科學(xué)家可以借助人工智能提高科研的生產(chǎn)力，加快造福全人類的進(jìn)程；企業(yè)也可以通過人工智能的無限潛力創(chuàng)造新的收入來源并提高他們的底線；消費(fèi)者也能繼續(xù)看到更多新的應(yīng)用程序。
今天硅谷洞察就來給大家分析一下，人工智能已經(jīng)為各種行業(yè)領(lǐng)域帶來了哪些轉(zhuǎn)型影響。
超級計(jì)算機(jī)是什么？
提到宇宙研究就不得不提用于科學(xué)研究的超級計(jì)算機(jī)。小探最初聽到超算這個概念是在《三體》的小說中，大劉有這么一段描述。
（2008年出版科幻小說《三體II：黑暗森林》片段）
浮點(diǎn)運(yùn)算的次數(shù)代表著計(jì)算機(jī)的計(jì)算實(shí)力。而11年前的科幻小說早已被現(xiàn)實(shí)超越。在剛剛落幕的國際超算大會公布，位于田納西州能源部橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（ORNL） 由 IBM 制造的超級計(jì)算機(jī) Summit 以 148.6 PetaFlops (千萬億次)的HPL記錄獲得了世界最強(qiáng)的超級計(jì)算機(jī)稱號。簡單算一下，Summit計(jì)算速度已經(jīng)達(dá)到《三體》中超級計(jì)算機(jī)的近300倍。
科學(xué)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)超乎我們的想象，曾經(jīng)遙不可及的未來也已經(jīng)到來。
超級計(jì)算機(jī)，其實(shí)是指眾多高性能計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)連接在一起，統(tǒng)一調(diào)度管理，從而實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的計(jì)算功能。簡單的說就是價(jià)格在10萬元以上的服務(wù)器。這些機(jī)器主要分布在大學(xué)或者科研機(jī)構(gòu)服務(wù)的領(lǐng)域非常高精尖，都是關(guān)系著人類發(fā)展的重要領(lǐng)域，例如全球氣候變化，宇宙探測分析、大腦仿真、開發(fā)新材料、生物醫(yī)藥、智慧城市等實(shí)際問題。
可以看得出來，這些研究的特點(diǎn)是大量數(shù)據(jù)需要分析模擬得出規(guī)律，從而進(jìn)行預(yù)測。如果你需要模擬一大堆無厘頭的物體之間的相互關(guān)系，就一定需要“高性能計(jì)算”。
舉個例子，歐洲核子研究中心歐洲核子研究中心的大型強(qiáng)子對撞機(jī)（LHC）周長27公里，超過6,000個超導(dǎo)磁體，是世界上最大的機(jī)器和最先進(jìn)的科學(xué)儀器。大型強(qiáng)子對撞機(jī)能夠?qū)①|(zhì)子加速到99.9999991％的光速，并產(chǎn)生非常高的能量碰撞，在某些情況下比我們的太陽核心高出100,000倍。
這些實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生了大量的原始數(shù)據(jù)。大型強(qiáng)子對撞機(jī)每秒發(fā)生多達(dá)10億次碰撞，每秒產(chǎn)生多達(dá)1 PB（1,024太字節(jié)或100萬千兆字節(jié)）的數(shù)據(jù)流經(jīng)歐洲核子研究中心的系統(tǒng)——遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過世界上最重要的研究機(jī)構(gòu)所能存儲的數(shù)據(jù)。就需要使用專有軟件以及超強(qiáng)的計(jì)算力才能過濾此數(shù)據(jù)。
氣候預(yù)測同樣需要高性能計(jì)算。氣候預(yù)測，廣泛來看就是對全球氣流、洋流等等的預(yù)測，局限來看就是天氣預(yù)報(bào)。天氣預(yù)報(bào)的基本原理，就是通過氣象衛(wèi)星捕捉地圖上每一個點(diǎn)的云層和氣流運(yùn)動軌跡，然后通過大量的計(jì)算推導(dǎo)出他們未來的走向。
高性能計(jì)算與人工智能深度融合
超算與人工智能的融合將引領(lǐng)下一代計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)軟件應(yīng)用的發(fā)展。
研究表明，運(yùn)行大型高性能計(jì)算應(yīng)用程序可以通過向現(xiàn)有高性能計(jì)算機(jī)群(High Performance Computing，簡稱HPC)工作流程添加深度學(xué)習(xí)功能來實(shí)現(xiàn)顯著的效率。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的并行性非常適合高度并行的HPC環(huán)境，其中極端的計(jì)算性能，大容量內(nèi)存池和優(yōu)化的節(jié)點(diǎn)間通信結(jié)構(gòu)可以顯著擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)構(gòu)和模式的能力。
美國能源部科學(xué)辦公室與加州大學(xué)伯克利分校選擇與英特爾合作，將深度學(xué)習(xí)與HPC基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合，創(chuàng)建了一個15-PetafFlop深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，用于解決科學(xué)模式分類問題。
這個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)將單個深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練擴(kuò)展到科里（Cori）超級計(jì)算機(jī)上多達(dá) 9600 個基于英特爾至強(qiáng)融核處理器的節(jié)點(diǎn)。該模型能夠更有效地從在數(shù)據(jù)多達(dá) 15TB 的氣候數(shù)據(jù)集中提取天氣模式。結(jié)果證明，處理大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集時，將深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)優(yōu)化并擴(kuò)展到多核HPC系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢。
科里（Cori）超級計(jì)算機(jī)
除了幫助處理極其復(fù)雜的數(shù)據(jù)之外，使用HPC基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的第二個主要好處是大大改善了深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的響應(yīng)時間。
被評為全球第五快的超級計(jì)算機(jī)，德克薩斯高級計(jì)算中心 (TACC) 將使用英特爾至強(qiáng)鉑金 8200 處理器為自己的 Frontera 系統(tǒng)提供動力，支持國家科學(xué)基金會資助開展的多層面先進(jìn)研究。
Frontera 還將整合超過 100TB 的英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級持久內(nèi)存，這是該技術(shù)第一次在如此大的規(guī)模上得到應(yīng)用。這種將持久內(nèi)存置于高性能計(jì)算系統(tǒng)附近的做法將能夠?qū)崿F(xiàn)極其復(fù)雜的模擬、人工智能算法和內(nèi)存分析。Frontera 將有助于展現(xiàn)在高性能計(jì)算系統(tǒng)上進(jìn)行大規(guī)模并行人工智能推理的可能性。
位于德克薩斯高級計(jì)算中心的超級計(jì)算機(jī)Frontera被評為全球第五快的超級計(jì)算機(jī)
不僅在前端的超算中心的應(yīng)用，瞄準(zhǔn)“數(shù)據(jù)”，勾畫AI全棧解決方案的英特爾AI加速技術(shù)在商用領(lǐng)域也廣泛應(yīng)用。
科大訊飛是中國最具創(chuàng)新力的公司之一，為通信、音樂和智能玩具等行業(yè)中應(yīng)用的眾多語音產(chǎn)品提供支持?！罢Z音引擎”無疑是科大訊飛的拳頭產(chǎn)品之一，它已占據(jù)中文語音技術(shù)市場70%以上的份額。但更重要的秘訣，其實(shí)是科大訊飛的 AI 核心戰(zhàn)略：打造以人工智能為核心的開放平臺。
語音識別想要獲得更好的識別效果，就需要對框架進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這將帶來海量的計(jì)算工作量。在一項(xiàng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練中，每一萬小時的語音數(shù)據(jù)約產(chǎn)生6000PetaFlops的計(jì)算量，這個計(jì)算量即便是用超級計(jì)算機(jī)Summit，也需要近1個小時的工作時長。
人工智能三要素是數(shù)據(jù)、算法和算力。
對于已經(jīng)有了大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的訊飛AI開放平臺，科大訊飛19年的語音研發(fā)歷程，讓他們有自己一套獨(dú)特的算法。自研了FSMN、DFCNN 等創(chuàng)新的語音識別框架在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型、數(shù)據(jù)處理方式上，也相當(dāng)老道。
剩下的核心關(guān)鍵，就是計(jì)算力了。海量用戶上傳來數(shù)據(jù)后，深度學(xué)習(xí)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的訓(xùn)練。這將帶來巨大的計(jì)算工作量?？拼笥嶏w意識到深度學(xué)習(xí)的發(fā)展不僅需要頂層應(yīng)用的精進(jìn)，也離不開底層平臺在計(jì)算、數(shù)據(jù)處理和算法優(yōu)化上的支持。
科大訊飛很清楚，除了傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)計(jì)算平臺外，還希望構(gòu)建更多的、基于不同技術(shù)方案的深度學(xué)習(xí)計(jì)算平臺，增加選擇上的多樣性。他們需要一套深度定制的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專屬芯片系統(tǒng)才能支撐住這個巨無霸平臺既然找芯片層面的合作商，英特爾成了他們的不二選擇。
經(jīng)過了三年，與英特爾的合作從最開始的硬件與基礎(chǔ)設(shè)施的支持逐步加深，科大訊飛發(fā)現(xiàn)英特爾在人工智能、深度學(xué)習(xí)上的硬件技術(shù)優(yōu)勢和能力強(qiáng)大之外，英特爾通過不斷地對核心計(jì)算和存儲產(chǎn)品更新迭代，對深度訓(xùn)練應(yīng)用和算法優(yōu)化，對訊飛AI平臺的改進(jìn)提供了重要助力。在訊飛AI云的真實(shí)環(huán)境測試中，第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器已經(jīng)能讓CPU達(dá)到甚至超過原來GPU的性能。
現(xiàn)在，雙方的深度合作在代碼層級展開，不僅可以推動科大訊飛訓(xùn)練平臺的優(yōu)化，提升其工作效率，其反饋的需求和經(jīng)驗(yàn)，也促進(jìn)了用于人工智能的新一代英特爾至強(qiáng)融核處理器(Knights Mill)，以及其他英特爾深度學(xué)習(xí)軟件工具和庫的優(yōu)化。
不得不說，懂算法的科大訊飛與懂計(jì)算的英特爾強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的模式，構(gòu)建了一個業(yè)界頂級的人工智能開放平臺。離能看會想，能聽會講的人工智能，越來越近了。
英特爾打破AI理論與現(xiàn)實(shí)的壁壘
對于如何更高效地利用和處理數(shù)據(jù)，全世界范圍內(nèi)的服務(wù)提供商和最終用戶都看到了人工智能帶來的諸多益處。
英特爾對數(shù)據(jù)處理很有信心，認(rèn)為從數(shù)據(jù)科學(xué)工作站到云端，最后再到推理設(shè)備，一整套完備的工作流程至關(guān)重要，因?yàn)檫@不僅關(guān)系到數(shù)據(jù)處理，也關(guān)系到數(shù)據(jù)的移動和存儲。
從硬實(shí)力到軟實(shí)力，英特爾不斷在自己的全套肌肉中融入智能，加速AI的實(shí)踐應(yīng)用。就像他們不斷聲明的一樣，英特爾正積極的向人工智能公司轉(zhuǎn)型。
在剛剛結(jié)束的Hot Chips 2019上，英特爾公布了首款A(yù)I芯片Nervana 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的技術(shù)細(xì)節(jié)。兩款處理器都將用于數(shù)據(jù)中心，NNP-T 用于云端訓(xùn)練，NNP-I 用于云端推理。
隨著AI芯片的推出，以全面AI優(yōu)化的全棧式解決方案押寶人工智能未來，英特爾的版圖似乎更加完整了。
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