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為什么一說人工智能就繞不開超算?

2017-06-25 08:55 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:IT168 來源:IT168
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我知道這是一個很通俗的題目,所以在寫這篇稿子之前,我特別去網(wǎng)上搜索到了不少答案??上У氖牵瑳]有一個能夠說得清楚的。包括許多...
  我知道這是一個很通俗的題目,所以在寫這篇稿子之前,我特別去網(wǎng)上搜索到了不少答案??上У氖牵瑳]有一個能夠說得清楚的。
  包括許多人推崇的知乎。我個人也是知乎的愛好者,百度搜索這個問題的第一條結(jié)果也是知乎的答案??上У氖?,那個高票回答的確爛出了水準。
  還有許多類似的答案,扯到了許多因素,什么人類發(fā)展、社會進步、技術(shù)領(lǐng)先甚至是物聯(lián)網(wǎng)時代什么的……反正這么說吧,沒有一個靠譜的。
  人工智能和高性能計算機的前世今生
  其實要想明白這個問題,還是得從人工智能的起源說起。早在上世紀50年代,人工智能這個概念就被提了出來,并且迅速的引起了大眾的關(guān)注。讓機器像人一樣思考,這聽起來像是天方夜譚,在那個年代實現(xiàn)起來也是非常困難。所以你可以看到,直到1997年,第一次有機器在國際象棋中戰(zhàn)勝人類,人工智能一直在沉寂當中渡過了40個年頭。
  如果提到中國的人工智能發(fā)展,因為眾所周知的原因會比較晚一些,目前能夠追溯到的就是我國在1990年建立國家智能計算機研究開發(fā)中心,這也標志著中國真正將人工智能的研究列入“國字頭”的范疇。雖然那個時候?qū)θ斯ぶ悄軟]有如今這么深入的認知,但是從名稱中你也可以看到,大家認為“高性能計算機就是為智能而生的”,不為別的。該中心的主要任務(wù)也就是打造中國的“智能計算機”。
  在當時,大家認為的“智能”主要是以高性能計算為基礎(chǔ),說白了就是計算性能決定了“智能”的存在。也正是從那時起,在研究開發(fā)中心主任李國杰的帶領(lǐng)下,大家瞄準當時國際上“禁運”的高性能計算機領(lǐng)域,開發(fā)出了以曙光一號為代表的一系列高性能計算機,打破了西方的封鎖,成功創(chuàng)造了巨大的學(xué)術(shù)價值和社會應(yīng)用。當時研究條件艱苦,很多學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)的人甚至因為找不到合適的工作方向而被迫轉(zhuǎn)行了,誰也沒有料到幾十年后的今天,人工智能專業(yè)會這么吃香。
  對于那個時代來說,人工智能就是高性能計算,就是超級計算機。
  人工智能與高性能計算機的發(fā)展相輔相成
  隨著技術(shù)的發(fā)展,人工智能也出現(xiàn)了不同的分支,其中有一則名為“機器學(xué)習(xí)”的,成為了我們熟知的概念。
  機器學(xué)習(xí)的概念大概誕生于上世紀的80年代,但是因為業(yè)內(nèi)許多人都對這個概念有著自己的解讀,所以要想確定一個統(tǒng)一的時間是非常困難的事情。發(fā)展到這里,人工智能有了一個相對明確的概念,也明確了未來的走路該走向何方。
  相比于人工智能的“人工”和“智能”兩部分概念來說,機器學(xué)習(xí)更強調(diào)“學(xué)習(xí)”,就是讓計算機像人那樣思考、工作,并且能夠自主的效仿人類。從計算機到人類,這其中的鴻溝可謂是天差地別,所以目前我們更多還是以計算機模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進而實現(xiàn)類似人腦的判斷。
  對于一個人來說,可能識別一只貓、一條狗,只需要看上幾眼,只需要短短幾分鐘的時間。但是對于機器來說,則需要處理大量的圖片信息、聲音信息、圖像信息進行訓(xùn)練,同時也需要大量的時間來運行。
  由于這些圖像、聲音等數(shù)據(jù),計算機本身是無法理解的,所以首先需要工程師將任務(wù)分解成多個抽象層次去處理,進而才能夠?qū)C器學(xué)習(xí)用于每一層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,將其訓(xùn)練結(jié)果作為其高一層的輸入,用自頂而下的監(jiān)督算法去調(diào)整所有層。
  這種需求勢必對于計算機的性能產(chǎn)生強大的依賴,進而也推動了HPC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。所以我們看到,在過去的幾十年中,計算能力提升了成百上千倍,也催生了一系列高端的超級計算機。作為中國第一的高性能計算機廠商,從位列世界十大超級計算機的曙光4000A到排名世界第二的曙光星云,多年來曙光在推動中國高性能計算發(fā)展的歷史上功不可沒。也就是從那個時代開始,我們的計算機經(jīng)歷了十萬億次、百萬億次、千萬億次的跨越式發(fā)展,從而奠定了今天中國在超級計算機領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
  同時進步的還有應(yīng)用與軟件的研究。許多人都覺得人工智能是最近幾年發(fā)生的事情。其實早在多年前,人工智能的應(yīng)用就已經(jīng)有了雛形,比如當年我們都曾使用過的短信語音或者來電語音播報就是人工智能應(yīng)用的最佳體現(xiàn)。還有,早在上世紀80年代末,計算機已經(jīng)可以利用機器學(xué)習(xí)方法完成汽車的無人駕駛;計算機已經(jīng)能夠成功識別人類講話;計算機可以檢測出信用卡欺詐行為。只是那個時代受限于諸多因素,只能說是人工智能的“初級階段”。
  信息時代數(shù)據(jù)的積累和計算能力的飛速發(fā)展注定了人工智能必然在某一個臨界值上厚積而薄發(fā)。直到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn),量變終于到質(zhì)變,實現(xiàn)了人工智能顛覆式的發(fā)展紀元。
  深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,讓高性能計算機和AI更加緊密融合
  在我看來,深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展也就是最近2-3年的事情,至少2014年我去參加NVIDIA組織的GTC大會,那時候黃仁勛口中大談特談的還是機器學(xué)習(xí)的概念。而如今,隨著加速器的快速發(fā)展,計算能力得到了強大的提升,而大數(shù)據(jù)時代也為高性能計算提供了海量的 “原材料”。
  如果將人工智能比喻成一桌大餐的話,HPC就好比烹飪加工水平,云好比炊具案板,大數(shù)據(jù)則是食材。中國有句話叫做“巧婦難為無米之炊”,在云和大數(shù)據(jù)發(fā)展成熟之前,人工智能所能夠處理的信息非常有限,這也大大影響了這一技術(shù)的發(fā)展速度。
  曙光也敏銳的發(fā)展了這個問題所在。因而接著2015年大數(shù)據(jù)的春風(fēng),曙光發(fā)布了“數(shù)據(jù)中國”戰(zhàn)略,通過布局城市云和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù),旨在形成一張中國云數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)版圖,而這一戰(zhàn)略也頗為有效的得到了執(zhí)行與擴張。
  如今深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展,人工智能走上風(fēng)口,對于曙光來說,意味著2015年那一步走對了。目前,曙光有著中國乃至亞洲最廣泛的HPC用戶群并擁有領(lǐng)先的HPC技術(shù)與產(chǎn)品,有著遍鋪全國的城市云平臺、更擁有海量的城市與行業(yè)大數(shù)據(jù),因此曙光正在順理成章的將HPC與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算深度融合在一起。
  “既然這些名稱背后的本質(zhì)都是計算,我們又是做計算的,那么如何將這些計算‘算好’才是擺在我們面前的核心問題。至于叫做什么名字,采用什么樣的設(shè)備,是主流的標準服務(wù)器還是定制化的所謂“專用機”、“一體機”,這并不重要”,曙光高性能計算產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理李斌如是說。
  我們都知道,人工智能里的深度學(xué)習(xí)對于數(shù)據(jù)處理的需求量非常高,傳統(tǒng)計算是基于某種結(jié)構(gòu)上的運算,而深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),兩者的應(yīng)用架構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)架構(gòu)的結(jié)合不是非常一致,需要進一步優(yōu)化。為此,曙光深度學(xué)習(xí)開發(fā)團隊,針對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的Caffe、TensorFlow、PaddlePaddle等多種主流框架進行支持,使得客戶的原有應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)無障礙的應(yīng)用。從應(yīng)用方式來說,曙光深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品的架構(gòu)是把很多項目中有共性、通用的算法做成固定的模式,集中放在軟件平臺上,客戶根據(jù)需求來提取不同的算法。
  在計算平臺上,曙光擁有AI HPC、AI服務(wù)器、以及專門為深度學(xué)習(xí)定制的產(chǎn)品。在服務(wù)模式上,隨著云計算的發(fā)展和成熟,深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)在將來可能更多的以服務(wù)為主導(dǎo),同時也繼續(xù)為廣大用戶提供具備頂級計算力和數(shù)據(jù)處理能力的硬件及平臺產(chǎn)品。
為什么一說人工智能就繞不開超算?
  “如今許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也加入了人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭,我們歡迎他們的加入,同時我們更希望幫助傳統(tǒng)企業(yè)共同走上人工智能的發(fā)展道路。曙光能夠為傳統(tǒng)企業(yè)提供完善的解決方案,從硬件到軟件、從應(yīng)用到生態(tài)系統(tǒng),幫助傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型與成長”,李斌說。
  相比于BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭動輒重金投入從算法到芯片的AI全生態(tài)鏈來說,曙光更像一把鋒利的刀,不貪大、不貪全,一刀下去便切中自己最擅長的領(lǐng)域,并努力將其做到極致與無可替代。
  許多時候,我們總覺得一家曙光是一家硬件公司,但是如今曙光左手有強大的計算能力、右手有to B類的大數(shù)據(jù),人工智能的兩大基礎(chǔ)都已在握,通過人工智能實現(xiàn)業(yè)務(wù)的全新突破則是水到渠成。
  2017年,人工智能與超算的故事也許才剛剛開始。

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