“中國是投入HPC和AI力度最大的國家之一，我來到中國感到很自豪，中國很注重創(chuàng)新。”聯想數據中心業(yè)務集團全球高性能計算與人工智能技術高級總監(jiān)Scott Tease說。在美國總部工作的他，上周遠赴中國參與2017全國高性能計算學術年會（HPC China 2017）。
聯想數據中心業(yè)務集團全球高性能計算與人工智能技術高級總監(jiān)Scott Tease
聯想近年在超算領域的發(fā)展成績斐然，在TOP 500超級計算機的排行榜上占據91席，相當于每5臺超級計算機當中，就有一臺是聯想的。不僅部署地區(qū)包括中國與海外；行業(yè)應用從能源行業(yè)、石油、勘探領域、芯片設計公司、核能技術、通信領域、北京大學一系列高校等等，范圍相當廣泛。
最近一次成果，聯想攜手中國科學院數學與系統(tǒng)科學研究院打造了全新高性能集群項目，該集群采用了聯想HPC整體建設方案，擁有408個計算節(jié)點，實現遠超客戶預期三倍的每秒1081萬億次的運算速度。而兩方的合作還有一個小故事，據透露指出，當初中科院選擇合作伙伴時，出了一道非常復雜的數學題，結果聯想拿到最高分。
聯想在超算的表現有目共賭，在人工智能的火熱浪潮下，AI的影響力同時蔓延到超算領域，當然也包括聯想內部。
聯想企業(yè)內部是如何做人工智能呢？其中一個例子是，它們開發(fā)了一款專門搜索社交媒體內容的軟件，這個軟件會抓取含有聯想內容的圖片、視頻、文字，然后將信息綜合分析，了解用戶對于聯想的評價與情緒是正面還是負面。換句話說，通過AI機器學習，將這些數據分析傳送到產品部門，能成為產品精進的重要參考。Scott Tease表示，現在通過人工智能來提升工作產值，在聯想內部是越來越多見的。
人工智能也為超算領域帶來不同思路，因為超算過去一直致力于尋找精準的答案?！拔覀冇幸恍┓椒▉泶_保獲得百分之百的正確答案。像是數學題一定會有正確答案，如果您處在銀行業(yè)，或者化學分析領域，精準的答案是必須的，”Scott Tease繼續(xù)說，“但在AI領域，我們并不需要百分之百精準的答案，處理的速度比精確度更為重要?！?/p>
Scott Tease指出，在AI領域，會看到低精確度的處理方式，只要答案近似就可以。因為永遠不可能在AI獲得百分之百的精準答案，AI的目標是盡可能快速地獲得近似的答案。
Scott Tease表示，AI學習的model需要一遍一遍地運行，運行次數越多，速度越快，就能獲得越好的AI效果。對于AI而言，這種低精度、高速度的處理方式非常重要，它將改變編程的方式，以及改變數據中心的架構、模式。
既然HPC與AI看重的有所不同，超算能如何應用在人工智能領域？對此，Scott Tease說明，AI需要海量數據，有了海量數據，首先要存儲它們；接下來就是要培訓這些機器來消化數據，通過海量數據分析來獲得機器學習的能力，找到趨勢?？上攵咝阅艿木W絡、加速的計算性能、開源軟件，這些都是HPC擅長的，很適用于AI，也能夠轉換成AI發(fā)展的堅實基礎。
AI技術非常依賴大數據，數據的部署決定了如何培訓機器進行學習，如果數據在云端，這種機器培訓也必須在云端發(fā)生，如果數據不在云端而是on site，很難有足夠大的網絡能力把海量數據全部傳輸到云端，所以機器學習也必須on site?？傊?，數據在哪里，就決定了機器學習在哪里發(fā)生，所以解決方案不是只有云端的解決方案。
“我們預計會有很多不同類型的處理器進入市場，包括新的英特爾處理器，新的英偉達處理器，TPU、FPGA等創(chuàng)新技術都會應運而生，我們的編程模式也會發(fā)生很大變化?！盨cott Tease預測。
盡管人工智能似乎成為一個必然趨勢，Scott Tease認為，目前阻礙企業(yè)迅速部署AI的三大障礙是：第一，如何把數據進行結構化處理；第二，好的AI顧問專家太少，了解如何把AI技術部署到不同行業(yè)的人才更是稀缺；第三，在AI領域，許多軟件是開源的，但是客戶對于從網上下載開源軟件部署在他們的數據中心里，還心存疑慮?！坝行┥虡I(yè)客戶也許不是HPC客戶，僅僅是商業(yè)客戶，他們習慣從SAP或者微軟購買軟件，買來就能用，但是在AI領域，許多軟件是開源的，業(yè)界還需要有足夠多的AI軟件和硬件相結合的資源?！?/p>
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