北京2017年11月20日電 /美通社/ -- 近日，浪潮集團副總裁胡雷鈞就數據爆炸與復雜模型讓AI計算迎來更多創新機會撰文，全文如下：

隨著人工智能首次寫入政府工作報告并且國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，人工智能產業被視作新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑?？梢哉f，以人工智能技術為代表的第四次工業革命撲面而來，以前所未有的方式對人們的生活帶來巨大改變。

人工智能將重構所有行業

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

在搜索引擎業務中，無論是文本、圖片搜索還是語音搜索，機器似乎變得越來越聰明；在醫療保健行業，人工智能為醫學影像帶來了很大的改變；在金融行業，人工智能在投資組合設計、金融產品營銷以及金融安全保障領域都有應用；在汽車制造行業，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智能駕駛；在天氣預報領域，人工智能的技術目前在雷達外推短臨預報上已得到應用；在石油勘探領域，神經網絡和模糊邏輯相結合被成功地應用到了裂隙性油藏的分析，以及選擇較佳的測井數據對油藏特征進行研究之中。

AI技術發展：大數據+大模型+大計算

人工智能在今天得以快速的發展，跟數據、算法、計算的發展息息相關。

目前，全球數據量正以平均年增長率50%的速度增長，預計到2020年全球數據總量將超過40ZB，而2020年中國的數據總量將占全球數據總量比例的20%，成為世界第一數據資源大國和全球數據中心。

同時，人工智能深度神經網絡也在快速地發展，更深更大的算法模型、更復雜的架構正在成為趨勢。卷積網絡曾是較大最深的神經網絡架構之一，但如今，它被抽象成了大多數新架構中的一小部分。

最后，數據的增大、模型的復雜，將為計算帶來更大的挑戰空間，當如此龐大的數據用于人工智能的訓練學習時，數據量將超出內存和處理器的承載上限，如果計算力不能相應增長，整個學習過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現最基本的人工智能。

AI計算迎來更多創新機會

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據用于模型訓練，已成為人工智能未來發展的關鍵環節。數據與模型的快速發展，為計算帶來了挑戰的同時，也提供了更多的創新機會。

那么在人工智能計算創新方面，則應從強調構建AI系統能力與價值著眼，在硬件創新、軟件實現、框架優化和應用加速四個維度賦能AI，這四個維度形成了一個完整的“4S”組合：硬件創新是“Server”，加上軟件實現構成“System”，再加上框架優化就是“Solution”，最后加上應用加速即是“Services”，這也是浪潮今年提出的 AI 端到端解決方案。

復雜的人工智能應用環境是進行人工智能硬件創新開發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，而當產品服務上線后，計算需求減少，吞吐量需求增大，要考慮低延遲的產品。今年，浪潮與百度在AI計算上聯合開發的SR-AI整機柜服務器，就是根據百度的AI模型訓練需求開發的。浪潮將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。隨著模型復雜度和規模的增加，計算量會增加，如果一個GPU BOX不夠，就可以擴展多個GPU BOX。目前，浪潮開發的這款SR-AI整機柜服務器可以實現單節點16卡、單物理集群64卡的超高密度擴展能力，已經應用在百度無人車之中，具備千億樣本、萬億參數級別的AI計算能力。同時，在前端推理方面，浪潮、科大訊飛和Altera公司共同發起了一項基于FPGA在智能語音識別領域的合作，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系統管理方面，深度學習的模型訓練往往流程較長、開發環境較復雜，涉及數據準備和處理、特征工程、建模、調參等多個步驟及多個框架和模型，每個框架依賴環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，短則數小時長則數天，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。浪潮根據此需求設計開發的AIStation管理軟件可以提供從數據準備到分析訓練結果的完整深度學習業務流程，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深度學習模型，浪潮主導開發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數據集進行深度學習模型訓練時，Caffe-MPI表現出良好的并行擴展。

AI應用優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的GPU架構移植，基于K-means無監督聚類算法串行版本，完成GPUMPI集群版本的實現，節點內使用CPU+GPU協同計算，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據資源大國，并且連續多年成為全球服務器增長較快的市場，在發展人工智能上具備得天獨厚的數據優勢與計算優勢，這將讓中國有能力成為人工智能的技術強國、應用大國。