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2018人工智能计算大会:计算让AI无处不在

2018年09月13日 16:56 来源:中国经济网 参与互动 

  9月12日,2018人工智能计算大会(AICC 2018)在京举行,作为业内唯一以“AI计算”为核心的人工智能大会,由中国工程院信息与电子工程学部主办,亚洲超算协会和浪潮集团联合协办,本次大会旨在围绕AI需求研讨AI计算,促进AI技术创新与合作发展。

  本次大会以“计算,让AI无处不在”主题,来自中国工程院、美国工程院、美国杜克大学等10余位学术界领袖,以及来自微软、Intel、NVIDIA、百度云、阿里云、浪潮、Face++、今日头条等数十位AI产业界领袖,共同带来了40场AI前沿主题演讲,吸引2000多位互联网、金融、公安、能源、医疗、科研院所等行业领域研究人员、开发者、用户和工业界代表参会。

  同时,大会还发布了《2018中国AI计算力发展报告》摘要版,针对AI领域的投资和供给、行业和区域、需求和应用、潜力和趋势进行综合评估,为研究机构与商业公司获取AI视野、感知AI发展趋势、制定AI发展战略提供科学依据。

  计算让AI无处不在

  “人类社会已经快速步入到智慧时代,智慧时代的核心驱动力或者说生产力,就是计算。”AICC大会发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示:“今天市值前十的公司几乎都是信息技术与服务公司,比如苹果、亚马逊、Alphabet、Facebook、阿里巴巴、腾讯,他们也是全球服务器采购量最靠前几名的公司。这说明他们在计算力上的投入最多,计算力为这些公司创造了价值。而从国家来看,GDP与计算力也呈现出明显的正相关关系,GDP排名前五的国家与服务器出货量前五名几乎保持一致。”

  而对于计算与AI的关系,王恩东认为,计算促进了人工智能发展,人工智能反过来也促进了计算的变革与创新,两者相辅相成。人工智能与计算的融合发展趋势将不断加强,成为高性能计算、边缘计算以及未来量子计算最重要的应用场景,同时人工智能也对计算提出了更多的挑战,可定制计算受到越来越多公司的重视,开始尝试在实际业务中使用FPGA、ASIC等定制芯片为人工智能加速,这促进了计算的多元化发展。

  事实上,AI对计算力的需求已远超摩尔定律的性能增长速度。OpenAI公布的一份报告显示,2012年以来,AI训练中使用的计算力每3.5个月增长一倍,6年增长30万倍以上。在此期间,硬件算力的提升一直是人工智能快速发展的重要因素。报告同时指出,“如果我们希望目前的发展趋势持续下去,我们就需要为实现远超当前方法负载的全新系统做好准备。”

  量子计算机作为普遍认可的下一代计算技术,能在几秒钟、几分钟内,运算完成普通计算机需要成百上千年完成的任务。虽然量子计算机还远没有到应用阶段,但从谷歌、微软、IBM等科技巨头的动向看,量子计算技术和人工智能的结合已是未来科技的最大热门。而在当下阶段,神经网络和其他机器学习系统的实现,依然依赖于庞大的计算能力。目前,GPU加速计算成为一种主流的AI计算形态,同时可定制计算开始兴起,谷歌、寒武纪、百度等公司都推出了自主研发的AI芯片。

  中国AI计算力:杭州最强 华东最快

  AICC 2018发布了《2018中国AI计算力发展报告》摘要版,报告显示,2017 年是中国AI发展的元年,AI的投资增长10倍,算力提高230.7%,数据量增加50%。

  报告还针对不同城市与地域的计算力发展做出了评估。数据显示,中国AI计算力发展Top10 的城市可以分为两个层级,Tier 1城市杭州排名首位,北京、深圳、上海和合肥市紧随其后,Tier 2城市包括成都、重庆、武汉、广州、贵阳(排名不分先后)。而中国AI 计算力发展在区域分布上也存在不平衡,总体上来说东部地区发展程度高于西部地区,其中华东地区计算力发展程度最高,西北地区发展程度最低。

  而中国应用AI 计算的Top 行业一是互联网,应用场景有搜索引擎、电商用户行为分析;二是政府部门,主要应用场景为公共安全和公共服务;三是医疗行业,主要用于疾病预测诊断、信用风险管理;四是金融行业,主要应用场景有知识管理和生成、在线业务人脸识别等。

  报告显示,随着时间的推移,至2025 年及以后,AI 在新兴经济和数字经济中的应用场景将越来越多,尤其是数字经济的应用潜力会更大。其中,从目前开始至2020 年,在传统经济中,包括人脸识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术和车辆识别、智慧交管、智能路灯等智慧城市技术将是AI 最典型的应用场景,其他Top10 应用场景还包括安防、自动化客服、互动娱乐等;2020 年-2025 年,智能制造和智能家居的相关技术将走向成熟,成为最典型的AI应用场景;2025年及之后,智能医疗、自动驾驶、智能助理等相关技术与政策将成形,促使上述行业的AI 应用实现爆发式增长。

  报告指出,目前阻碍AI 计算发展的主要挑战在于:1)算力的发展还未达到需求,2)可用数据量有限,3)从实验室到实际用用过程中还面临诸多挑战和问题,4)从应用场景到提供完善的行业解决方案还需时日。对于算力,该报告给出的建议是通过异构计算和云的结合来解决算力的问题;对于数据,建议采用数据共享+整合的方法;而从实验室到实际应用的过程,需要能力输出于生态建设作为支撑;从应用场景带行业解决方案的跃进,则需要进行行业观察和痛点分析。

  另据悉,本届大会成功举办了业界规模最大的“千人AI培训营”,吸引到逾1200名AI开发者、工程师与爱好者参加。同时,大会还设置1000平米AI实景应用展区,展出了来自百度、搜狗、旷视科技、地平线、宽邦科技、七牛等公司的近20个行业化的应用解决方案,而浪潮也在大会期间发布了AI计算性能高达每秒2千万亿次的超级AI服务器AGX-5。

  在AI持续发展的历程中,人工智能计算大会将不断探寻AI技术边界,以计算推动更多AI应用落地,并通过产学研用相结合培养更多的AI人才,通过打造国际顶级的学术与技术交流平台,真正推动“计算,让AI无处不在”。

【编辑:左盛丹】
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