随着人工智能的深入应用和计算能力建设的分散,中小企业或科研单位难以启动复杂的模型,海量数据研究的问题日益突出。大型人工智能计算中心的建设正成为促进人工智能产业进一步发展的关键因素。
顶层设计指导着陆应用。
过去几百年来,资源消耗型产业的发展被认为是社会进步的基石保障。未来几百年,科学技术的进步足以支撑人类回归低碳社会,这是人与自然最初的相处模式。在这个过程中,人工智能正在帮助人类做出改变,这将成为未来40年影响人类发展的变革力量。
中国高度重视人工智能的发展。《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代工人智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等多项国家政策相继出台,推动我国人工智能产业链初步形成。
在国家总体战略部署下,20多个省市发布了人工智能相关规划和相应实施方案,出台了一些相应的发展政策。为促进人工智能发展,科技部支持北京、上海等15个地方建设新一代人工智能创新发展试验区,在积累经验的同时,创造了一批人工智能发展样本。
当越来越多的人不再仰望一项技术的酷炫时,就意味着这项技术已经逐渐深入到各个行业。
随着人工智能在尖端技术领域的最高优先级,成为国家战略,越来越多的大学、科研机构和企业加速进入该局,中国人工智能技术已进入行业规模应用推广的关键时期。
如何稳步加快这一进程,全面重塑行业风格?
第一,大力发展以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施,使人工智能计算能力成为水电等新型城市公共资源,使智能触手可及。
第二,技术要扎根,才能扎根。
第三,大胆运用技术手段,改变人工智能应用开发模式,突破人工智能包容性瓶颈。
计算普惠是破三关的首要任务。
人工智能技术的发展和扎根有三大难点需要克服。计算能力和算法昂贵,数据岛现象依然存在,行业尚未形成增量效应。
如果算力、算法、数据是人工智能的三驾马车,那么算力就是基本核心。
计算是人类认知世界的一种模式。从大型机器到个人计算机,从智能手机到可穿戴设备,计算能力日益成为人类能力的延伸。
自2012年以来,以深度学习为代表的新一代人工智能技术取得了快速突破和应用,逐渐成为计算能力资源最重要的需求之一。
随着人工智能算法越来越复杂,模型规模不断提高,图片、语音、视频等非结构化数据爆炸式增长,人工智能与5G、物联网等行业的结合日益深化,使得人工智能的发展对计算能力的需求呈指数级增长,导致人工智能计算能力成本同步上升。
深度学习正在接近现有芯片的计算能力极限;计算能力提高10倍相当于三年的算法改进;随着计算能力的提高,环境和金钱成本将越来越高。
因此,公众的眼睛看到了人工智能的繁荣,但现实并不乐观。数据显示,目前人工智能行业整体渗透率只有4%,人工智能初创企业存活率不到10%。
造成这种情况的根本原因是计算能力稀缺昂贵,提高了人工智能研究和应用的门槛,甚至制约了人工智能的发展速度。
这直接导致了大量高校、科研机构、中小企业等组织普遍面临的问题:他们的研究课题和项目在技术深度和预期目标上不亚于大型龙头企业,但缺乏研发条件,难以持续获得计算能力,直接影响创新效率和成果。
因此,计算普惠成为一种普遍而迫切的需求。
赋予人工智能更强的爬坡力
突破人工智能发展瓶颈,填补人工智能计算能力差距,一个包容、密集、开放、整合全堆栈技术的产业平台至关重要,突出了人工智能计算中心的产业价值。
计算能力建设与社会发展需求紧密结合,超级计算中心、云计算数据中心、人工智能计算中心等不同形式的计算能力基础设施出现在不同的历史阶段。
中国科技信息研究所发布的《人工智能计算中心发展白皮书》定义了人工智能计算中心:基于人工智能芯片建设的人工智能计算机集群,涵盖基础设施、硬件技术设施和软件技术设施的大型系统工程,是新技术设施建设的重要组成部分。
白皮书描述了人工智能计算中心培训复杂现金模型和处理海量数据能力的价值:可建立公共计算能力服务平台、应用创新孵化平台、计算能力聚合开发平台、科研创新和人才培训平台,形成人工智能计算中心+4平台人工智能产业布局,使区域产业集群。
人工智能计算中心是建设国家新一代人工智能创新发展试验区的重要基础设施。
武汉集聚了500多家人工智能企业,相关产业规模超过200亿元。
武汉智能计算中心的计算能力基础是由数千个升腾AI处理器组成的Atlas900AI集群。一期建设规模为100PFLOPSAI计算能力(FLOPS即每秒浮点运算次数或每秒峰值速度),每秒计算10亿个浮点,相当于5万台计算机的计算能力。
在武汉人工智能计算中心的支持下,通过视觉处理算法的创新,武汉企业库柏特的智能机器人补药系统需要在每次抓取药盒后拍照机械臂。过去200毫秒的拍照时间缩短到50毫秒,效率大大提高。
智能计算中心提高了我们的分拣能力,拣药等待时间从每人等待50秒减少到3秒。
从中国许多地方政府领导人工智能计算中心布局的趋势来看,这一共识已经达成,建设人工智能计算中心是促进中国人工智能产业发展的关键一步和最佳途径。
然而,人工智能计算中心建设过程中的新挑战不容忽视。如人工智能专用芯片与人工智能框架的协调发展、大规模建设带来的高能耗和企业应用。
就像现代城市不可能没有电,智能社会不可能没有人工智能的计算能力。虽然人工智能计算中心已经是社会的基础资源,但其能力建设必须遵循需求,在建设的同时推广应用至关重要。特别是不能重复建设,最后变成面子工程。
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