隨著人工智能首次寫入政府工作報告并且國務(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)濟增長點，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，我們會發(fā)現(xiàn)機器似乎變得越來越聰明；在醫(yī)療保健行業(yè)，人工智能對醫(yī)學影像來說帶來了很大的改變；在金融行業(yè)，人工智能在投資組合設(shè)計、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)報領(lǐng)域，人工智能的技術(shù)目前在雷達外推短臨預(yù)報上已得到應(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)合被成功應(yīng)用到了裂隙性油藏的分析，以及選擇最佳的測井數(shù)據(jù)對油藏特征進行研究之中。
AI技術(shù)發(fā)展：大數(shù)據(jù)＋大模型＋大計算
人工智能在今天得以快速的發(fā)展，跟數(shù)據(jù)、算法、計算的發(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，人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在快速的發(fā)展，更深更大的算法模型、更復雜的架構(gòu)正在成為趨勢。卷積網(wǎng)絡(luò)曾是最大最深的神經(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、模型的復雜，將為計算帶來更大的挑戰(zhàn)空間，當如此龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓練學習時，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，如果計算力不能相應(yīng)增長，整個學習過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能。
AI計算迎來更多創(chuàng)新機會
從人工智能的三要素來看，如何更好的將爆炸式增長的海量數(shù)據(jù)用于模型訓練，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，為計算帶來了挑戰(zhàn)的同時，也提供了更多的創(chuàng)新機會。
那么在人工智能計算創(chuàng)新方面，則應(yīng)從強調(diào)構(gòu)建AI系統(tǒng)能力與價值著眼，在硬件創(chuàng)新、軟件實現(xiàn)、框架優(yōu)化和應(yīng)用加速4個維度賦能AI，這四個維度形成了一個完整的“4S”組合：硬件創(chuàng)新是“Server”，加上軟件實現(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。
復雜的人工智能應(yīng)用環(huán)境是進行人工智能硬件創(chuàng)新開發(fā)時要考慮的重要因素。人工智能在模型訓練時對計算需求大更依賴GPU，而當產(chǎn)品服務(wù)上線后，計算需求減少，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計算上聯(lián)合開發(fā)的SR－AI整機柜服務(wù)器，就是根據(jù)百度的AI模型訓練需求開發(fā)的。我們將CPU和GPU分開成兩個BOX，CPU主要負責管理和控制，GPU主要負責AI運算，通過專用的線纜將2個部分高速的連起來，隨著模型復雜度的增加和規(guī)模的增加，計算量會增加，如果一個GPU BOX不夠的話，就可以擴展多個GPU BOX。目前，我們開發(fā)的這款SR－AI整機柜服務(wù)器可以實現(xiàn)單節(jié)點16卡、單物理集群64卡的超高密度擴展能力，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計算能力。同時，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線上深度學習語音識別加速方案。
在AI系統(tǒng)管理方面，深度學習的模型訓練往往流程較長、開發(fā)環(huán)境較復雜，涉及數(shù)據(jù)準備和處理、特征工程、建模、調(diào)參等多個步驟及多個框架和模型，每個框架依賴環(huán)境不同且有可能交叉使用。更大的“痛點”在于，深度學習模型在訓練時往往耗時較長，短則數(shù)小時長則數(shù)天，以往在訓練完成后才意識到模型存在問題，大大耗費了用戶的精力和時間。浪潮根據(jù)此需求設(shè)計開發(fā)的AIStation管理軟件可以提供從數(shù)據(jù)準備到分析訓練結(jié)果的完整深度學習業(yè)務(wù)流程，支持Caffe、TensorFlow、CNTK等多種計算框架和GoogleNet、VGG、ResNet等多種模型，有效的提高計算資源的利用率和生產(chǎn)率，為深度學習用戶提供高效易用的平臺。
深度學習框架可以幫助用戶更好更快的開發(fā)深度學習模型，浪潮主導開發(fā)的全球首個集群并行版的Caffe深度學習計算框架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)集進行深度學習模型訓練時，Caffe－MPI表現(xiàn)出良好的并行擴展，其性能是Google最新深度學習框架TensorFlow的近兩倍。
AI應(yīng)用優(yōu)化是浪潮極為重視的一項核心能力。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集群版本的實現(xiàn)，節(jié)點內(nèi)使用CPU＋GPU協(xié)同計算，大幅降低了計算時間。
人工智能是當前人類所面對的最為重要的技術(shù)社會變革，可以全面提升一個國家的實力，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)器增長最快的市場，在發(fā)展人工智能上具備得天獨厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢與計算優(yōu)勢，這將讓中國有能力成為人工智能的技術(shù)強國、應(yīng)用大國。
作者胡雷鈞為浪潮集團副總裁
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