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人工智能正经历什么考验(从复现人类智能到挑战AI大工程)

世界顶级机器学习专家Michael I.Jordan曾提出一个观点,他认为人工智能正逐步由原理性研究,走向人工智能大工程。

Michael I.Jordan认为,随着机器学习的蓬勃发展,人工智能的目标已发生了本质性变化,不再只是研究如何在单个计算机上复现人类智能,更重要的是如何构建现实世界中的系统,从而解决现实世界中的超大规模问题,比如蛋白质结构预测、药物研发、高能物理实验分析等基础科研问题。

复现人类智能和基础科研的问题复杂度截然不同,前者可大可小,后者一般都是大规模问题,同时还经常遇到组合爆炸困难。例如,在蛋白质结构预测中,随着蛋白质的组成也就是氨基酸数量的增加,其复杂度是呈指数式增长的,这就对算力的高效、高端供应提出了很高的要求。

此外,AI模型的训练和推理所需要的算力规模也大不相同。整型算力(比如INT8)可以支撑AI推理,但要支撑AI训练,至少需要半精度算力(FP16)。

而随着AI深入各行各业,接触的场景也将愈加丰富和繁杂,不能一概而论。

总体而言,人工智能算法的基础设施智能计算面临着越来越多样化的算力需求,对每一个具体问题都需要配置不同的算力供给方案,否则容易造成资源浪费。

其实这也是如今数字化时代面临的重大难题,面对硬件、算力、算法、技术的组合爆炸现象,为了获得最大的投入产出比,四者的深度联动融合成为了必要条件。这就对算力供应的无界性提出了很高的要求。

在这一需求的推动下,曙光智算推出了「智算+」API新模式,以此来实现无界的算力供应。

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「智算+」API:如鱼得水

面对多样化算力供应的需求,曙光智算早就做好充足准备,比如,曙光智算已经为许多大型企业提供AI应用的支撑。

而灵活数学的算力配置是复杂的问题,但曙光智算却化繁为,只提供即插即用式的接口,这就是「智算+」API新模式。

「智算+API新模式,头脑于曙光智算API接口。基于该API接口,人员无需任何算力的专业知识,智能简单的接入研究资源庞大的曙光服务平台,实现AI模型训练、推理等操作,从而形成、简易化整个研究过程。

隐隐的隐隐向内、无脑简单化,被API透彻彻底。

通过开放API,曙光智算可为SAAS服务提供商,应用软件提供商,第三方算力服务商提供多样化的算力服务分别对应3集成种模式:

首先是平台集成。该模式主要负责分析力服务商,具体来说,是基于平台曙光智算AC服务和平台“智算+”API,将借算力服务商入口集成到曙光统一服务平台(AC平台),大家使用曙光自运营算力。

AC平台将多个智能计算中心通过数据互联互通,从而进行跨中心的管理和调度,并以API或非API的形式对外服务。

一种,智能计算中心采用的调度引擎,来协同计算资源。另外的调度也就是针对特定的问题,选择不同的建模(如SVM、CNN等)和计算方式(如BLAS、AVX等模式) 。

即将是应用集成。该模式主要应用软件提供,为包含多个应用软件提供而灵活的算力。具体来说,将应用部署到曙光智算现有算力资源中,并应用程序平台监控管理模块对进行管理、调度、性能监控、提供优化指导等。

现在应用商城已经集成了海量商业应用门户和开源应用软件,例如人工智能类软件包括了TensorFlow、PyTorch等深度学习框架,以及Hadoop、Spark等数据分析框架。

该模式主要是最终算力商和SAAS定制服务,为提供多种类型的明确算力需求,为独特的大型云端软件的即用功能对应的算力力。

简而言之,就像现代社会的电网、一样,“智+”互联网也将作为基础设施的存在,既重要算又在,但这种感觉并不丰富,是最简单的好服务的有内涵。

自上线以来,曙光计算服务已经广泛涉及多个领域并探索出合适的行业解决方案。

例如在人工智能领域,百度飞桨与曙光算合作,已实现「智算+」API与Paddle2.x的配套,X6及加速卡版作为常用分支合入官方GitHub仓库,支持安装包直接安装,实现与GPU的API接口统一。此外,通过将「智算+」API接口对接AI Studio,百度飞桨桨为开发者提供人工智能学习、实训、比赛的算资源。

曙光智算还助力复旦大学类脑智能科学与技术研究院,构建并利用多模态多尺度脑数据库,了发展模式识别,深度学习等类脑智能方法。其中,「智算+」API为研究院提供了从园区独占节点+上千个动态节点,实现了CUDA生态到国产加速生态的代码迁移、应用优化等工作。

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计算新时代:开放无界

以AC平台和「智算」API为基础,曙光正在以“横向联合方式、智算解耦合”“横向联合方式、智算解耦”的方式来辅助健身、编织、技术的深度联动融合。

在人工智能领域,深度学习盛行的中脑力,人工智能近乎产生了数学语言,同时产生了一系列的协同效应,而耦合与解耦的协同共生学习领域发挥了重要作用。一般的全神经网络自身效率不高时,往往会通过内部“横向连接”来深入地探索合适的机制,最终获得目标连接的变压器后续后续。,与数据、任务等因素“纵向解耦合”,变压器成为如今适用于多种用途的大模型的标配,并且可以无限类人智能,场景结构预测等科学计算任务亦被示范利用变压器是自己的,基于变压器的大模型主题通用AI的探索路径上被寄予厚望。

AI 的技术一般也有向内表面、可以说简单化的模式。

凭借这种协同作用,并结合了20多年的从业、统一和商业化的运营模式、专注的多类型资源、超强的能力。高速的计算/存储网络、安全的设计标准,曙光智算将建成算力的“无界”生态。

首先,AC平台将不同的智能计算中心进行内在的“横向网络中错综复杂的中错复杂的连接和激活机制一般,通过深度的融合来得到“强适应的变形金刚”,也就是规划出的算的力方案,体现资源无优势;其次,「算+算」则像经过千锤炼百炼的变压器模型,以“好用、通用箱”的、“纵向黑界耦合”的方式,参考资料资源、算力网络、算法应用之间的共同适配,以实现计算价值利用,实现技术无界优势。

最后,在资源无界,技术无界的推动下,曙光智算得以打造全产业链共享的算力生态,以“零门槛”方式最大限度接入产业链上下游相关方,破除信息孤岛,推动打造超连接、共进化的无界生态系统,实现无界生态的持续创新、升级。

「智算+」API新模式,算力了曙光智算的“无界”的终极奥义,从资源、技术、生态形象描绘“开放无界”的算力平台,计算产业迈入互利共商赢的新时代。

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雯华作者

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