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行当生态亟待创设,算值峰力超过国际水平

时间:2019-05-14 20:42来源:互联网
人工智能的浪潮席卷全球,随着新的人工智能应用场景不断涌现,技术突破和应用加速落地不断被探讨。智慧城市、智慧工业等布局不断加深,加速各行业深度融合,促进经济发展,推动

人工智能的浪潮席卷全球,随着新的人工智能应用场景不断涌现,技术突破和应用加速落地不断被探讨。智慧城市、智慧工业等布局不断加深,加速各行业深度融合,促进经济发展, 推动社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升,带来新期待。

深圳商报讯[记者 黄青山]2019年4月9日,第二届全球人工智能应用创新峰会在深圳五洲宾馆举行,这场由深圳市科学技术协会、福田区科技创新局主办,鲲云科技、鲲云人工智能应用创新研究院和源创力创新中心承办的AI开年盛会上,鲲云科技发布全球第一款基于数据流技术打造的通用人工智能底层架构-定制数据流CAISA架构和端到端自动编译工具链RainBuilder,实现了国内完全自主产权AI芯片架构,有效计算效率大幅领先国际水平,为人工智能算法的快速应用落地提供高性能算力支撑,推动我国人工智能芯片领域的技术革新和发展。

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第二届全球人工智能应用创新峰会如期而至,将于2019年4月9日在深圳五洲宾馆举行,来自全球500名人工智能领域的院士嘉宾、专家学者、行业大咖将齐聚一堂,就人工智能前沿研究进行探讨和交流,内容涵盖人工、并行计算、AI服务器等领域。

深圳市人大常委会副主任、深圳市科协主席蒋宇扬,深圳市福田区委常委、副区长黄伟,深圳市源创力离岸创新中心总裁周路明,深圳市科协秘书长、办公室主任林肇武,深圳市福田区科技创新局、发展和改革局和工业和信息化局等单位负责同志。

AI加速了传统行业的转型。

本次峰会由深圳市科学技术协会、福田区科技创新局主办,深圳鲲云信息科技有限公司、鲲云应用创新研究院和源创力创新中心承办,深圳市人工智能行业协会、CCF YOCSEF等单位提供支持。

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近年来,人工智能的浪潮已席卷全球,AI不再是科技企业的专属名词,各行业越来越多地应用。未来的AI世界,道路上是自动驾驶汽车,工厂是智能化、个性化生产,连医院也是用AI快速诊断病情,前景很美好,但现实也同样骨感——算力的闲置、落地的困难依然存在。昨日,2019全球人工智能应用创新峰会在五洲宾馆举行,今年已是第二届。来自全球人工智能领域的500名院士嘉宾、专家学者、行业大咖齐聚一堂。未来的AI芯片如何突破算力的极限,AI有哪些发展趋势,且听AI大咖们一一道来。

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打破摩尔定律局限

文/广州日报全媒体记者崔宁宁、刘畅

院士齐聚,解密最热AI“芯”话题

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图/广州日报全媒体记者轩慧

本次峰会邀请了6位院士嘉宾、8位专家学者现场分享。其中包括获得“IT诺贝尔奖”的Viktor K. Prasanna院士,美国IEEE终身院士Sun Yuan Kung院士,国际学术界公认的世界上极少数同时在数据库理论与系统两个领域做出突破性贡献的Wenfei Fan院士,定制计算国际权威Wayne Luk 院士,“核高基”国家科技重大专项技术总师魏少军教授,以及高性能计算领域的Cristina Silvano教授等。

牛昕宇博士

展望:

他们将就FPFA加速技术在人工智能领域边缘端的落地应用、神经网络与AI深入学习、面向人工智能应用的定制计算加速器技术以及节能高性能并行和集群计算等内容做主题报告。

专家表示,在算力峰值上如果原有芯片底盘相当于4G,新型芯片底盘则相当于5G。这是一次质的跨越。

通用AI芯片未来更智能

重量专家,AI加速行业落地进行时

作为本次峰会的重头戏,鲲云科技创始人&CEO牛昕宇博士在会上发布了定制数据流CAISA2.0架构。依托创始团队在数据流架构领域近三十年的积累,鲲云的CAISA架构抛弃了传统基于指令集的架构方式,是全球第一款基于数据流技术打造的通用人工智能底层架构,可发挥90%以上的芯片峰值计算性能,大幅领先国际主流AI芯片。同时,鲲云还在会上发布了针对数据流架构定制开发的RainBuilder编译工具链,CAISA2.0架构可支持Tensorflow,Caffe等开源框架下开发的主流深度学习算法的无缝迁移,无需用户进行面向CAISA架构的编程。基于Arria10 SX160、SX660、GX1150,Straix10 GX2800系列的FPGA加速卡已完成开发并应用于产品落地中。

如今,我们已经看到人工智能正在慢慢渗入普通社会生活中,人脸识别技术方便了无现金支付,保护街头安全;说句话就能调整灯光亮度、空调温度,语音识别开启了别样的家居生活;自动驾驶让方向盘脱离了人手操作。

除了诸位院士嘉宾的专业分享以外,Intel PSG战略市场总监的Tony Kau、浪潮人工智能与产品总经理刘军,以及鲲云科技创始人&CEO牛昕宇博士,将在人工智能的落地应用以及创新技术等方面分享行业新进展。

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“算法、数据、算力是AI的三大驱动力。”在昨天的峰会上,清华大学微纳电子学系主任魏少军教授在演讲中这样总结。而随着5G通讯技术、物联网、大数据等技术的不断成熟和发展,人工智能正处在深刻的变革之中,不过AI发展的背后也存在着重重阻碍。

随着深度学习算法的不断发展,AI对算力的需求也越来越高,为异构计算加速的发展提供了土壤。2018年底,英特尔在重庆成立了全球最大的FPGA创新中心,在AI领域动作频频,此次峰会上,Tony Kau将就英特尔FPGA在人工智能的落地应用进行分享和交流。

定制数据流CAISA架构

低延时、高带宽的5G将带来几何级数的数据,算法的不断演进,让AI吃进海量数据吐出精准决策,这相应地增加了对算力的要求,这对AI芯片的发展增加了挑战。

作为国内最大的AI服务器厂商,浪潮的市场占有率为57%,拥有最强的AI计算产品阵列和端到端AI应用加速方案。这次刘军总经理将带来题为“AI计算创新与产业发展”的分享,探讨人工智能技术创新和浪潮的应用落地战略。

随着人工智能技术的深入发展,对人工智能芯片的算力提出了更高的要求,算力成为了决定算法落地的重中之重。尤其是在云计算、自动驾驶、安防工业等领域,算力的提升更是能够直接带来更多的用户量、更多的前端设备智能升级和更安全的自动驾驶汽车。正如图灵奖得主John Hennessey和 David Patterson在图灵奖颁奖典礼所言,未来十年,随着摩尔定律逐步饱和,人工智能芯片的峰值算力将逐步趋近饱和,而架构效率将成为芯片性能的决定因素,未来十年将是计算架构的“黄金十年”。鲲云科技自主研发的CAISA2.0架构以及RainBuilder编译工具链,没有采用主流计算机架构下大规模并行指令集设计的思路,通过完全不同的数据流架构突破底层架构的效率瓶颈,最大化发挥底层硬件的效率,在同等峰值芯片性能情况下可以为人工智能应用提供更高的算力支撑。

魏少军认为,传统的CPU、GPU等芯片架构并不能完美适配人工智能的要求,要让人脸识别更加精准,自动驾驶汽车反应更快,这就要求有专门的AI芯片,但AI芯片面临着很多困难。

图灵奖得主、计算机体系结构宗师David Patterson与John Hennessy认为,随着芯片的制程工艺接近极限,摩尔定律即将失效,未来将是计算机体系结构的黄金十年,计算机架构效率成为关键。鲲云的定制数据流架构不同于传统指令集架构,具有高性能、低功耗、低延时的特性,可实现90%理论峰值性能。4月9日,鲲云科技创始人&CEO牛昕宇博士将就此进行分享和探讨。

打造高包容性的AI芯片编译工具

“一种AI算法往往对应一种芯片。”魏少军说,一种芯片的研发要经历“定义-设计-制造-销售”的周期,当一两年后,新芯片面世时,却可能因AI算法不断地演进,芯片面世后算法早已变了模样。

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要实现更快的AI应用落地,满足不同算法开发的需求,需要一个可以兼容各类算法框架和方便快捷实现算法到硬件写入的编译工具。为了降低使用门槛,鲲云发布了端到端自动编译工具链RainBuilder,它是一款针对深度学习算法优化加速的开发工具链。依托于CAISA架构的高性能特性,RainBuilder提供从算法模型到芯片级算法部署的一整套开发套件。该套件主要由Compiler和Runtime两部分组成,其中Compiler包含了一系列命令行接口,支持主流AI开发框架模型的解析和优化,并将模型转化为适用于CAISA架构的中间表达和数据。Runtime以Compiler生成的中间表达和数据为输入,为用户提供了丰富易用的开发接口以完成对底层AI芯片硬件的高效应用。

而AI应用的不断深入,处理海量数据带来的是能耗的直线上升,工农业的视频监控需要2瓦,自动驾驶则要100瓦,低功耗也成为未来AI芯片的要求之一。

此外,峰会还邀请到星瀚资本杨歌、天津大学电子信息学院副院长刘强、CCE-YOCSEF深圳主席卢昱明等专家学者就人工智能与智能教育进行探讨,敬请期待。

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在魏少军的设想中,AI芯片未来会是一个通用的平台,并且更加智能。“芯片的架构需要动态可变性,这样才能适应不同的算法;需要可编程性,才能适应算法的演进。”

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RainBuilder端到端自动编译工具链

现状:

RainBuilder使用过程非常简单便捷,用户无需对于底层硬件有深入的了解,即可快速开发适用于AI专用芯片的算法方案。从训练好的模型文件,只需两步,即可实现整个神经网络的推演。首先,调用Compiler的命令行接口完成模型的离线准备,对于一个模型,该步骤只需进行一次。Compiler提供了一套端到端的优化流程,包括模型解析、冗余节点裁剪、节点融合、模型量化压缩等。之后用户只需编写针对特定算法的前后处理函数,Runtime会自动完成算法模型对于CAISA架构的高效调用。Runtime中包含了大量针对CAISA架构的深层优化,如硬件资源调配、运行时资源调度、软硬件并行、异常处理等。另外,RainBuilder通过支持用户自定义算子实现了对于不同算法的高拓展性。用户只需根据提供的接口即可完成自定义模块的实现,RainBuilder会自动将自定义算子整合进计算图中,并针对其特点完成相应的计算优化。

深圳AI芯片崭露头角

鲲云高性能AI芯片切入工业市场

今年深圳两会,有政协委员提出深圳在芯片产业可走差异化发展路线,从AI、传感器等领域另辟蹊径。在昨天的峰会上,记者看到深圳在AI芯片领域的一些突破。

会上,鲲云还公布了基于CAISA架构的一系列产品,包括针对前端和边缘计算的“雨人”AI芯片加速卡3代和应用于NVR和服务器的“星空”AI加速卡2代,目前已经在电力、安防、工业等领域实现了规模落地。同合作伙伴联合开发的搭载雨人加速卡的AI摄像头、智能无人机、智能ops系统盒子,搭载星空加速卡的两款AI服务器也同时披露。

鲲云科技创始人、CEO牛昕宇博士向在场嘉宾分享了鲲云在AI芯片上的新尝试。他介绍,鲲云科技自研的高性能AI推断芯片,可以让之前只能支撑10个摄像头的人脸识别,今后达到100个;一秒钟反应50次的AI汽车,反应500次。这意味着更安全的自动驾驶、更高效的人脸识别和更快的工业自动化生产线。

“雨人”加速卡可嵌入前端IoTs设备,提供深度学习目标定位、去重一体化前端方案,支持1080p高清实时视频对于60x60像素特定目标全检测,具有50帧/秒的处理能力。

此外,新的芯片架构具有不同算法下的通用性和高度拓展性,目前已经应用在不同行业。如电力行业的无人机和机器人巡检;智慧城市的安防、人流分析;我国C919大飞机传感器异常检测和分析等多个领域。

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趋势:

星空加速卡2代

传统行业AI转型加速

“星空”加速卡嵌入小型主机和服务器设备,即插即用,可同时支持16路1080p视频中对最小60×60像素的特定目标全检测及视频结构化分析,实现1080P高清实时视频200-800帧/秒的检测性能,延时低至5毫秒,功耗为35w,实测性能达理论峰值的90%。充分体现了自主研发的定制数据流CAISA架构芯片高性能、低功耗、低延时的特性,最大化资源能效比。可为安防行业中交通、商场和住宅等场景数字安全监控及行人、车辆、路况等提供深度学习目标定位、去重、识别、属性分析一体化的边缘后端人工智能加速方案。

除了AI芯片,峰会的另一热议焦点集中在AI领域的创新和产业发展。AI在近年的火爆,使得各行业期望通过AI实现转型升级,AI技术、算力、行业落地都在大踏步向前迈进之中。

发布鲲云高校计划发布

浪潮集团人工智能与高性能产品部总经理刘军向与会嘉宾分享了他对AI趋势的观察。他认为,目前AI的应用场景还集中在传统行业,比如人脸识别、自动化客服、安防、欺诈分析,或者是智慧城市范畴的车辆识别、智能路灯、智慧交警。

为满足高校日益增长的在人工智能领域教学培训、科研平台方面的需求,鲲云科技结合自身在人工智能芯片、开发平台和垂直领域解决方案等方向的研发和技术优势,以及与市场端广泛的互动关系,由鲲云人工智能应用创新研究院发起,鲲云正式发布鲲云高校计划CUP (Corerain University Program),与全球高校在人工智能课程、科研合作和国际交流等领域实现深度合作。

随着技术的进一步发展,2020年以后,智能工厂、智能机器人将迎来爆发期;2025年之后,自动驾驶、智能医疗诊断也将迎来大规模应用。

在课程方面,鲲云提供基于CAISA架构FPGA加速卡的人工智能课程及实验内容,支持高校相关课程升级;在科研方面,鲲云支持高校基于CAISA架构运行最新人工智能算法,以及围绕CAISA架构拓展硬件平台;在国际合作领域,鲲云提供人工智能峰会、人工智能硬件加速暑期峰会等国际交流平台,全方位支持与高校在AI领域的合作,加速最新AI技术的产学研合作。

“要想富先修路。”刘军形容目前我国的AI产业还处于“铺路”阶段,越高的算力意味着越快的高速路,AI的发展也就越快。他说,今年我国的AI营业额将达到25亿美元,其中2/3在计算领域,这个领域包括了AI芯片、算法、应用、云计算等。

2019年2 月24日,鲲云高校计划启动,联手英特尔开展的基于Intel? FPGA的人工智能芯片应用设计培训的交流活动完美落幕,来自清华大学、武汉大学、华中科技大学、山东大学、天津大学、重庆大学、电子科技大学等近30所高校的40余位老师参加。除与Intel合作进行人工智能课程培训外,鲲云人工智能应用创新研究院已同帝国理工学院、哈尔滨工业大学、天津大学等成立联合实验室,在定制计算、AI芯片安全、工业智能等领域开展前沿研究合作。

刘军认为,依托AI芯片等领域开拓的高算力,未来我国的AI商业落地进程将大大提速,传统行业的AI转型也将加速,目前高铁站AI安检机,乘客通行效率提升5倍,肺结核AI诊断误差率低于1%。

高端会晤,国际AI领域权威分享人工智能前沿技术突破

巨大的前景面前,同样存在巨大的挑战。在刘军看来,AI产业还是未浮出水面的海下冰山,未来将成为万亿级的市场。越来越多的传统行业寄希望于AI来实现转型升级,但挑战仍在。

作为年度重量级AI峰会,此次活动汇聚了政府领导、全球人工智能领域顶尖学术大师、世界顶级科技企业、互联网巨头,产业界、投资界行业领袖,共同探讨人工智能实战落地和产学研发展方向。整个峰会由政府致辞、主题演讲和产业论坛三个环节组成。会上,几位人工领域的国际权威,包括获得“IT诺贝尔奖”的Viktor K. Prasanna教授,IEEE终身会士Sun Yuan Kung教授,国际学术界公认的世界上极少数同时在数据库理论与系统两个领域做出突破性贡献的Wenfei Fan院士,定制计算国际权威Wayne Luk 陆永青院士,清华大学魏少军教授,以及高性能计算领域的Cristina Silvano教授等院士嘉宾就计算加速技术在人工智能领域的落地应用、AI方法的研究演进、面向人工智能应用的定制计算加速技术以及高能效高性能并行集群计算,软件定义芯片等内容做主题报告。

“许多传统行业找到BAT(中国互联网三巨头百度、阿里巴巴、腾讯)这样的AI领军企业,希望借合作来做行业AI。”刘军说,AI企业做了几个后发现做不下去,因为对接不了上千个行业的需求,由此产生了传统行业AI转型的鸿沟。

除了诸位院士、会士嘉宾的专业分享以外,Intel PSG战略市场总监的Tony Kau、浪潮人工智能与产品总经理刘军,也分享了英特尔和浪潮在人工智能的落地应用以及创新技术等方面的技术革新和新进展,也分享了同鲲云在AI加速应用和高校推广等方面的深入合作。

观察:

此外,峰会还邀请到星瀚资本杨歌、雷锋网麦广炜、天津大学电子信息学院副院长刘强、JWIPC副总经理刘迪科、CCE-YOCSEF深圳主席卢昱明等专家学者就人工智能产业、生态与教育等话题进行了探讨。

跨越鸿沟需构建AI生态

2019年人工智能应用创新峰会顺利结束,干货满满,在未来计算架构的黄金十年,鲲云科技是否能够凭借自己多年积累的数据流架构厚积薄发,在AI芯片性能上实现突破?我们拭目以待。

面对各行各业的AI需求,即使BAT这样的巨头也难免力不从心,刘军认为需要构建AI产业的生态,行业AI由众多生态伙伴来做。

互联网,同样的鸿沟也横跨在AI芯片与AI技术落地之间。在接受广州日报全媒体记者采访时,牛昕宇表示,要让人工智能技术变为人人可用的商品,改变我们的生活方式,需要降低AI芯片的成本,芯片成本降低带来的高算力,又将推动更多用户和场景使用人工智能,AI最终成为“人人可用”。

必须正视的是,与国外相比,我国在很多核心芯片领域起步比较晚。牛昕宇认为,建立AI芯片领域的行业生态,这是人工智能领域最大的机会和最大的挑战——芯片的出货量越大,芯片的生产成本越低。同时,不仅要有芯片,还需要基于芯片的非常广泛的应用,两者结合才能形成一个好的“生态闭环”。这需要芯片和应用开发伙伴的广泛合作,并逐渐拓展到更广泛领域。

同时,需要注意的是,芯片从来都是一个全球化竞争的行业,大家必须站在国际化的舞台上去正面比拼,然后在性能、应用、功耗各个指标上占有一席之地,让芯片性能水平有“国际话语权”。目前人工智能芯片行业没有统一的标准,大家对于自己研发的芯片在国际上处于什么样的水平很难有权威的途径获知。而获知一款芯片性能如何,最直接的方法是进行评测。为此,牛昕宇特别呼吁建立“人工智能芯片评测标准”,“让统一的芯片标准降低芯片厂商、人工智能算法厂商的沟通成本,建立一个有序的竞争环境”。

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