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英特爾戴金權:人工智能最后一定是“軟加硬”的綜合體

發(fā)布時間:2019-07-18 分類:趨勢研究

近日,2019年全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR)在深圳舉辦,該峰會由中國計算機學會(CCF)主辦,雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(深圳)承辦,深圳市人工智能與機器人研究院協(xié)辦,得到了深圳市政府的大力指導。
英特爾高級首席工程師、大數(shù)據(jù)技術全球CTO 戴金權發(fā)表了題為《統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析及AI 驅動大規(guī)模業(yè)務洞察》的演講,闡述了英特爾超異構計算的理念和軟硬件協(xié)同創(chuàng)新的AI發(fā)展思路。
AI生產(chǎn)化部署的新方法
戴金權在演講中談到,人工智能并非單一的工作負載,而是一種廣泛的、能夠強化所有應用性能的強大能力,而人工智能從實驗室到落地需要統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析流水線。
“我們已經(jīng)進入以數(shù)據(jù)為中心的世界,今天90%以上的數(shù)據(jù)是在過去幾年中產(chǎn)生的,其中大概50%是在過去兩年中產(chǎn)生,雖然說我們已經(jīng)進入人工智能時代,但事實上大概只有2%的數(shù)據(jù)真正得到了分析,并且對生產(chǎn)和生活起到幫助?!贝鹘饳嗾劶皵?shù)據(jù)處理的行業(yè)現(xiàn)狀。
究其原因,他認為大規(guī)模的人工智能應用還非常困難,不管從復雜性、成本、可拓展性等方面都是如此,把深度學習的算法從實驗室搬到現(xiàn)實的生產(chǎn)環(huán)境中是需要考慮很多東西,從數(shù)據(jù)的收集、管理、清洗、特征提取、模型訓練、推理,整合到分析的數(shù)據(jù)流,包括對整個集群的架構、服務等等各種管理。
戴金權表示,在這個過程中你需要有數(shù)據(jù)管理的部分,數(shù)據(jù)分析的部分,以及各種機器學習、深度學習、人工智能算法的部分,如何將這些不同的獨立的框架整合到流水線里,將你的數(shù)據(jù)存儲、清洗、分析、可視化變成一個統(tǒng)一的端到端解決方案,這有非常多的技術難題。
“BigDL是一個建立在大數(shù)據(jù)平臺(Hadoop/Spark)之上原生的分布式深度學習庫,它提供了在Apache Spark上豐富的深度學習功能,以幫助 Hadoop/Spark成為一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺。在這個基礎上,我們去年又開源了Analytics Zoo項目,它是基于Apache Spark、TensorFlow這些底層上更高階的人工智能的流水線和平臺,旨在加速大數(shù)據(jù)加上人工智能這個應用的創(chuàng)新以及更快的落地?!彼U述了英特爾的全棧軟件方案。
此外,戴金權在會后的訪談中告訴網(wǎng)易智能,英特爾做的就是希望通過Analytics Zoo平臺,幫助用戶無縫從筆記本的生產(chǎn)原型擴展到集群或生產(chǎn)化部署?!斑@是我們和其他人不同的地方,也是我們的優(yōu)勢”。
硬件趨于異構軟件趨于統(tǒng)一
資料顯示,英特爾預計,數(shù)據(jù)中心AI芯片的總體潛在市場規(guī)模(TAM)正以25%的復合年增長率(CAGR)增長,預計到2023年將達到100億美元。
此前,英特爾提到,現(xiàn)在已經(jīng)從以晶體管為中心轉移到以數(shù)據(jù)為中心,單一因素不足以滿足多元化的未來計算需求。英特爾認為只有六大技術支柱帶來的融合創(chuàng)新才能應對未來數(shù)據(jù)的多樣化、數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長,還有處理方式的多樣性。這六大技術支柱是制程和封裝、架構、內存和存儲、互連、安全、軟件,它們是互相相關、緊密耦合。
在制程和封裝層面,沒有單個的芯片類型可以成為所有工作負載的最優(yōu)解。英特爾把不同的小芯片,甚至是不同的核心連接起來,讓單片SoC實現(xiàn)性能、功耗和成本的最佳組合。
在架構層面,提供標量、矢量、矩陣和空間的多種架構組合,部署在CPU、GPU、FPGA和加速器套件之中。
此外,內存和存儲配備指數(shù)級的內存層級架構?;ミB方面,從片上、封裝內互連、處理器間互連、數(shù)據(jù)中心互連到無線互連。安全也是其中的重中之重。
值得一提的是軟件層面,英特爾有1.5萬名軟件工程師,他們的“One API”項目就是旨在簡化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各種計算引擎的編程。
未來幾年,AI模型的復雜性以及對大規(guī)模深度學習計算的需求將爆發(fā)式增長。AI正在走向一個異構的世界。概況來說,英特爾在AI時代新的方法論概括起來就是:AI硬件趨于異構,軟件趨于統(tǒng)一,最后一定是軟硬件的綜合體。
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