AI軟件:從數(shù)據(jù)到洞察力的橋梁

AI軟件:從數(shù)據(jù)到洞察力的橋梁無(wú)處不在的人工智能(AI)有可能改變每個(gè)行業(yè)，并改善地球上每個(gè)人的生活。

事實(shí)上，我們每天都能聽到人工智能的新突破，從檢測(cè)癌癥、玩Minecraft，到創(chuàng)建“有知覺的”聊天機(jī)器人和產(chǎn)成引人注目的藝術(shù)。人工智能的目標(biāo)很簡(jiǎn)單:加速“數(shù)據(jù)到洞察”。我們已經(jīng)看到了人工智能基本要素的巨大進(jìn)步——“數(shù)據(jù)、計(jì)算和算法”的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)，以字節(jié)總數(shù)衡量，單位是zettabytes(10²¹)。計(jì)算，以每秒運(yùn)算的硬件執(zhí)行能力衡量，單位是petaflops(10¹⁵)到exaflops(10¹⁸)。而算法，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的數(shù)量衡量，已經(jīng)超過(guò)了1萬(wàn)億(10¹²)。

然而，研究發(fā)現(xiàn)，87%的AI概念由于性能、基礎(chǔ)設(shè)施以及多供應(yīng)商軟件和工具等多種原因而沒有投入部署。隨著數(shù)據(jù)集的增長(zhǎng)和系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，開發(fā)人員面臨著AI實(shí)施和部署的新挑戰(zhàn)。因此，隨著開發(fā)人員花費(fèi)寶貴的時(shí)間和資源來(lái)解決技術(shù)、流程和組織問(wèn)題，處理失敗的項(xiàng)目和更新代碼——所有這些都產(chǎn)生了額外的成本，因此業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)速度大大減慢。AI是一個(gè)端到端問(wèn)題，需要端到端支持。要真正體驗(yàn)到無(wú)處不在的人工智能，開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家需要將計(jì)算、數(shù)據(jù)和算法結(jié)合在一起。對(duì)于那些希望在組織內(nèi)部擴(kuò)大人工智能應(yīng)用的人來(lái)說(shuō)，關(guān)注人類生產(chǎn)力和計(jì)算機(jī)性能的原則是關(guān)鍵。彌合鴻溝AI軟件在“計(jì)算和算法”的支持下，是“數(shù)據(jù)到洞察”的橋梁。盡管如此，仍需要為數(shù)百萬(wàn)數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員構(gòu)建這個(gè)軟件橋梁，而其AI應(yīng)用程序反過(guò)來(lái)又被數(shù)十億用戶使用。AI軟件可以提高人類的生產(chǎn)力，使人工智能無(wú)處不在。為了推動(dòng)AI的普及，業(yè)界必須實(shí)施一些方法，使開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家更容易在當(dāng)前AI解決方案和算法的基礎(chǔ)上構(gòu)建，或開拓新的解決方案和算法。廣泛應(yīng)用人工智能不應(yīng)該需要人工智能博士學(xué)位。因此，確保數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施易于訪問(wèn)也同樣重要。生產(chǎn)力可以通過(guò)正確的數(shù)據(jù)和AI平臺(tái)和工具來(lái)實(shí)現(xiàn)，例如那些提高流行的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)AI框架的性能，或提供開放工具來(lái)促進(jìn)端到端AI工作流的工具。這些可能包括AI分析工具包、開發(fā)和部署工具包、端到端分布式AI工具包、參考工具包和AutoML工具包。此外，特定領(lǐng)域的工具包、低代碼或無(wú)代碼開發(fā)環(huán)境、數(shù)據(jù)標(biāo)記和增強(qiáng)工具、偏差檢測(cè)工具，以及遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等工具。所有這些都是開放的、基于標(biāo)準(zhǔn)的、統(tǒng)一的和安全的，使開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家更輕松地設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)以及構(gòu)建和部署AI解決方案。例如，一些工具可以使人類的生產(chǎn)力提高十倍以上。加速AI軟件在人工智能應(yīng)用程序生命周期的每個(gè)階段，沒有“萬(wàn)能”的軟件解決方案，因?yàn)槠湓诖怪鳖I(lǐng)域和用例中是不同的。因此，行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)導(dǎo)者必須在開源工具上進(jìn)行合作。例如，Intel正與Accenture合作，通過(guò)引入開源AI參考工具包來(lái)幫助企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新，并加快其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅。這些參考工具包可以將解決方案的時(shí)間從幾周縮短到幾天，通過(guò)克服專有環(huán)境的限制，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員以更低的成本更快地訓(xùn)練模型。AI軟件可以通過(guò)自動(dòng)軟件優(yōu)化來(lái)提高計(jì)算機(jī)性能。軟件AI加速的影響可能很大，在許多情況下可以達(dá)到10到100倍。計(jì)算機(jī)性能通常是IT團(tuán)隊(duì)工作的主要要求，因?yàn)槿斯ぶ悄芄ぷ髫?fù)載的資源和計(jì)算密集型性質(zhì)會(huì)導(dǎo)致成本或計(jì)算時(shí)間的限制。硬件AI加速需要與軟件AI加速相輔相成，因?yàn)槠淠軌驅(qū)崿F(xiàn)性能優(yōu)化。如果沒有高級(jí)的軟件優(yōu)化，petaflops或exaflops的利用率可能會(huì)非常低，特別是在發(fā)布新硬件時(shí)。這意味著超過(guò)一半的硬件執(zhí)行能力是處于空閑狀態(tài)。軟件AI加速可以通過(guò)減少訓(xùn)練長(zhǎng)度、推斷時(shí)間、能源消耗、內(nèi)存使用和成本來(lái)幫助提高AI硬件的性能，同時(shí)保持高水平的性能和準(zhǔn)確性。這是簡(jiǎn)化智能應(yīng)用程序開發(fā)和部署的關(guān)鍵。AI無(wú)處不在考慮到AI工作負(fù)載的多樣性，為用戶提供更多選擇的異構(gòu)架構(gòu)策略最適合硬件，這與這些模型的性能直接相關(guān)。內(nèi)置AI加速功能的CPU、GPU、自定義AI加速器，甚至FPGA都可以發(fā)揮作用。此外，AI軟件可以提供一致的用戶界面，允許用戶和開發(fā)人員根據(jù)工作負(fù)載從一個(gè)硬件加速器轉(zhuǎn)移到另一個(gè)硬件加速器。在所有行業(yè)，人工智能都在增長(zhǎng)。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，僅全球人工智能軟件收入就將達(dá)到625億美元，比2021年增長(zhǎng)21.3%。

AI軟件是人工智能無(wú)處不在的橋梁，提高了人類的生產(chǎn)力和計(jì)算機(jī)的性能。為了體驗(yàn)無(wú)處不在的AI，開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家需要簡(jiǎn)化與AI系統(tǒng)相關(guān)的流程，通過(guò)具有自動(dòng)化功能的軟件確保生產(chǎn)力，并找到可以在開放生態(tài)系統(tǒng)和安全跨架構(gòu)環(huán)境中優(yōu)化AI工作負(fù)載性能的解決方案。只有這樣，企業(yè)才能將人工智能應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。

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