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浪潮人工智能首席架构师张清:开源、开放造就人工智能未来新趋势

2019-11-30 15:56:00 科技讯 编辑:玉米 浏览数:25集趣网

从2016年开始,浪潮集团开始布局智慧计算。直至当下,在人工智能领域里,浪潮的人工智能服务器市场占有率已经有了相当不错的成绩。上一季度,浪潮的人工智能服务器在中国市场占有率达到了50.2%,并且连续两年半的时间都保持在中...

从2016年开始,浪潮集团开始布局智慧计算。直至当下,在人工智能领域里,浪潮的人工智能服务器市场占有率已经有了相当不错的成绩。上一季度,浪潮的人工智能服务器在中国市场占有率达到了50.2%,并且连续两年半的时间都保持在中国AI服务器市场超50%占有率。能够长期保持良好的成绩,离不开浪潮技术人员们的努力。

11月19日,在山东举办的世界人工智能融合发展大会吸引了众多人工智能领域的专家学者、业界精英参会,作为山东人工智能产业链上的重要支撑企业浪潮集团也参加了此次大会。在会后,记者采访浪潮集团人工智能首席架构师张清。

他主要从事人工智能、高性能计算、并行计算、GPU/MIC/FPGA异构计算研究。开源深度学习计算框架Caffe-MPI设计者之一,先后主导完成语音、图像、安全等深度学习GPU项目等。

新型生产力  人工智能与多应用场景的融合

人工智能被认为是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。而AI技术的发展趋势是朝着大数据+大模型+大计算方向发展,采用更大的模型和数据会使训练出来的模型的精度大幅提高,但这需要更大的计算资源作为支撑。

张清说:“我认为人工智能的意义有两方面,一方面是提高效率,实现用机器替代部分人工劳动力,高效完成生产力。另一方面是提高准确率,比如,人工传统的一些应用算法,它的精准度可能只有70%、80%,而人工智能会筛选多种算法,采用更适合地计算公式,如此一来不仅提高准确率,应用效果也会明显提升,推动整个应用产品更加智能化。”

当前的人工智能热潮不仅源于算法创新,更源于计算力技术的创新,新一代计算加速技术与深度学习的深度结合,推动了整个人工智能学科的复兴,计算已经成为驱动人工智能持续进化的重要力量。

浪潮的人工智能从四个层次去设计整个AI计算解决方案:

第一层次是平台层;从整个AI计算过程的不同特点需求,我们会设计数据预处理平台、训练平台、推理平台,采用不同的网络和存储。

第二个层次是管理层;对于复杂的计算平台,我们需要对资源要进行一个合理的管理、调度、监控、分析,需要一个系统管理平台。比如说浪潮设计的针对深度学习场景的深度学习管理平台AIStation。

第三个层次是框架层;现在的很多开源出来的框架,如Caffe,包括我们浪潮设计的Caffe-MPI、谷歌的Tensorflow、百度的Paddlepaddle,微软的CNTK等等,这些框架来帮助解决深度学习的训练和推理的一些过程。

第四个层次是应用层;针对实际的应用场景进行AI应用开发,比如图像和视频类应用,语音类应用,以及自然语言处理的一些应用,这些应用场景我们如何采用AI的方法和算法来进行实现。

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