“中國是投入HPC和AI力度最大的國家之一,我來到中國感到很自豪,中國很注重創(chuàng)新?!甭?lián)想數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)集團(tuán)全球高性能計(jì)算與人工智能技術(shù)高級(jí)總監(jiān)Scott Tease說。在美國總部工作的他,上周遠(yuǎn)赴中國參與2017全國高性能計(jì)算學(xué)術(shù)年會(huì)(HPC China 2017)。
聯(lián)想數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)集團(tuán)全球高性能計(jì)算與人工智能技術(shù)高級(jí)總監(jiān)Scott Tease
聯(lián)想近年在超算領(lǐng)域的發(fā)展成績(jī)斐然,在TOP 500超級(jí)計(jì)算機(jī)的排行榜上占據(jù)91席,相當(dāng)于每5臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)當(dāng)中,就有一臺(tái)是聯(lián)想的。不僅部署地區(qū)包括中國與海外;行業(yè)應(yīng)用從能源行業(yè)、石油、勘探領(lǐng)域、芯片設(shè)計(jì)公司、核能技術(shù)、通信領(lǐng)域、北京大學(xué)一系列高校等等,范圍相當(dāng)廣泛。
最近一次成果,聯(lián)想攜手中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院打造了全新高性能集群項(xiàng)目,該集群采用了聯(lián)想HPC整體建設(shè)方案,擁有408個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超客戶預(yù)期三倍的每秒1081萬億次的運(yùn)算速度。而兩方的合作還有一個(gè)小故事,據(jù)透露指出,當(dāng)初中科院選擇合作伙伴時(shí),出了一道非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)題,結(jié)果聯(lián)想拿到最高分。
聯(lián)想在超算的表現(xiàn)有目共賭,在人工智能的火熱浪潮下,AI的影響力同時(shí)蔓延到超算領(lǐng)域,當(dāng)然也包括聯(lián)想內(nèi)部。
聯(lián)想企業(yè)內(nèi)部是如何做人工智能呢?其中一個(gè)例子是,它們開發(fā)了一款專門搜索社交媒體內(nèi)容的軟件,這個(gè)軟件會(huì)抓取含有聯(lián)想內(nèi)容的圖片、視頻、文字,然后將信息綜合分析,了解用戶對(duì)于聯(lián)想的評(píng)價(jià)與情緒是正面還是負(fù)面。換句話說,通過AI機(jī)器學(xué)習(xí),將這些數(shù)據(jù)分析傳送到產(chǎn)品部門,能成為產(chǎn)品精進(jìn)的重要參考。Scott Tease表示,現(xiàn)在通過人工智能來提升工作產(chǎn)值,在聯(lián)想內(nèi)部是越來越多見的。
人工智能也為超算領(lǐng)域帶來不同思路,因?yàn)槌氵^去一直致力于尋找精準(zhǔn)的答案。“我們有一些方法來確保獲得百分之百的正確答案。像是數(shù)學(xué)題一定會(huì)有正確答案,如果您處在銀行業(yè),或者化學(xué)分析領(lǐng)域,精準(zhǔn)的答案是必須的,”Scott Tease繼續(xù)說,“但在AI領(lǐng)域,我們并不需要百分之百精準(zhǔn)的答案,處理的速度比精確度更為重要。”
Scott Tease指出,在AI領(lǐng)域,會(huì)看到低精確度的處理方式,只要答案近似就可以。因?yàn)橛肋h(yuǎn)不可能在AI獲得百分之百的精準(zhǔn)答案,AI的目標(biāo)是盡可能快速地獲得近似的答案。
Scott Tease表示,AI學(xué)習(xí)的model需要一遍一遍地運(yùn)行,運(yùn)行次數(shù)越多,速度越快,就能獲得越好的AI效果。對(duì)于AI而言,這種低精度、高速度的處理方式非常重要,它將改變編程的方式,以及改變數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)、模式。
既然HPC與AI看重的有所不同,超算能如何應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域?對(duì)此,Scott Tease說明,AI需要海量數(shù)據(jù),有了海量數(shù)據(jù),首先要存儲(chǔ)它們;接下來就是要培訓(xùn)這些機(jī)器來消化數(shù)據(jù),通過海量數(shù)據(jù)分析來獲得機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,找到趨勢(shì)??上攵咝阅艿木W(wǎng)絡(luò)、加速的計(jì)算性能、開源軟件,這些都是HPC擅長(zhǎng)的,很適用于AI,也能夠轉(zhuǎn)換成AI發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
AI技術(shù)非常依賴大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的部署決定了如何培訓(xùn)機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí),如果數(shù)據(jù)在云端,這種機(jī)器培訓(xùn)也必須在云端發(fā)生,如果數(shù)據(jù)不在云端而是on site,很難有足夠大的網(wǎng)絡(luò)能力把海量數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆贫?,所以機(jī)器學(xué)習(xí)也必須on site??傊瑪?shù)據(jù)在哪里,就決定了機(jī)器學(xué)習(xí)在哪里發(fā)生,所以解決方案不是只有云端的解決方案。
“我們預(yù)計(jì)會(huì)有很多不同類型的處理器進(jìn)入市場(chǎng),包括新的英特爾處理器,新的英偉達(dá)處理器,TPU、FPGA等創(chuàng)新技術(shù)都會(huì)應(yīng)運(yùn)而生,我們的編程模式也會(huì)發(fā)生很大變化?!盨cott Tease預(yù)測(cè)。
盡管人工智能似乎成為一個(gè)必然趨勢(shì),Scott Tease認(rèn)為,目前阻礙企業(yè)迅速部署AI的三大障礙是:第一,如何把數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理;第二,好的AI顧問專家太少,了解如何把AI技術(shù)部署到不同行業(yè)的人才更是稀缺;第三,在AI領(lǐng)域,許多軟件是開源的,但是客戶對(duì)于從網(wǎng)上下載開源軟件部署在他們的數(shù)據(jù)中心里,還心存疑慮。“有些商業(yè)客戶也許不是HPC客戶,僅僅是商業(yè)客戶,他們習(xí)慣從SAP或者微軟購買軟件,買來就能用,但是在AI領(lǐng)域,許多軟件是開源的,業(yè)界還需要有足夠多的AI軟件和硬件相結(jié)合的資源?!?/p>
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