10分快3平台-1分快3投注平台_1分赛车娱乐平台 - 最好的10分快3平台,1分快3投注平台,1分赛车娱乐平台平台,QQ技术教程网,分享QQ技巧,网站源码,福利软件,热门视频等各种资源

AI算力需求呈爆发式增长,华为拿什么破解AI核心难题?

  • 时间:
  • 浏览:0

昨天OpenAI近期发布的研究显示,仅2012年以来,当当有人 对于算力的需求增长六年就超过150万倍,平均每年增长10倍,远远超过了摩尔定律的发展层厚。

作为AI的后入局者,面对AI算力需求的爆发式增长,华为大胆地提出要为业界提供“易获取、用得起、方便用”的算力。如今,距离AI战略提出一年,华为是是否是不可能 找到算力破局的入口?

人工智能:第四次工业革命代表技术

17世纪后期,英国采矿业很重是煤矿已发展到相当的规模,单靠人力、畜力已难以满足排除矿井地下水的要求,而现场又有丰厚而廉价的煤作为燃料。现实的还要有助当当有人 致力于“以火力提水”的探索。1769年英国人詹姆斯·瓦特制造了蒸汽机,引起了18世纪的第一次工业革命。

1150年后,美国人伟大的伟大的发明和实现了电力的广泛使用,引领了19世纪的第二次工业革命。

1946年,世界第一台二进制计算机的伟大的伟大的发明,人类在20世纪进入了第三次工业革命,信息技术的发展尤其是移动互联网的普及极大地改变了人类的生活。

进入21世纪,人类正在迎来以智能技术为代表的第四次工业革命,人工智能、物联网、5G以及生物工程等新技术融入到人类社会方方面面;驱动全球宏观趋势的变化,如社会可持续发展,经济增长的新动能,聪慧城市、产业数字化转型、消费体验等。

人工智能是一系列新的通用目的技术(GPT),包括自然语言处里、图片识别、视频分析等。人工智能是信息化多多程序 的新层厚,信息技术带来了层厚的提升,人工智能则带来生产成本的变化。行业+AI,人工智能不可能 改变每个行业、每个职业、每个组织、每个家庭和每人及 。

易获取、用得起,方便用的算力是AI发展关键

时代又仿佛回到了对采矿行业非生物动力需求极大的17世纪,进入21世纪,人工智能也对算力提出了强劲的增长需求。AI算力需求的急剧增长与传统CPU算力缓慢提升(每年10%)之间趋于稳定巨大矛盾,全球掀起造芯运动,加速算力成本降低和AI应用普及。

人工智能的支撑偏离 包括算力(工业云计算和边缘计算)、数据(工业大数据)和算法(工业人工智能),在中国,基于人口规模和经济的发展程度,在数据和行业应用还要全球趋于稳定领先地位。然后AI算力资源却很稀缺然后昂贵,各行业应用还要这么强劲的AI算力。

算力价格贵、使用难和资源难获取是目前AI发展的三大瓶颈:

·价格贵:现在人工智能整个训练的过程,譬如训练人脸识别、交通综合治理、自动驾驶,模型的训练成本非常高昂的。

·使用难:缺陷有三个小统一的开发框架,无法适配从训练到推理,从公有云到私有云、边缘、终端的多种应用场景,开发、调优、部署的工作量巨大。

·难获取:业界用于AI计算的GPU供货周期长,限量供应等,意味着着硬件资源不易获取。

业界开发大规模AI训练芯片的主要厂家,比如英伟达、谷歌和华为都推出了人及 的AI训练芯片。英伟达Tesla V1150 GPU最高提供125 TeraFLOPS层厚学习性能,最大功耗为150瓦特。Google I/O 2018开发者大会上,Google推出了第三代TPU 3.0,最高提供90 TeraFLOPS层厚学习性能。华为在2018年10月的全联接大会上发布了针对AI训练场景的昇腾昇腾910 AI处里器。昇腾910 AI处里器,是当前计算密度最大的单芯片,适用于AI训练,可提供256 TeraFLOPS的算力,最大功耗为310瓦特。

面向人工智能你什儿 大的时代潮流,算力的稀缺和昂贵在一定程度上制约了当前的人工智能发展。

华为拿那此破解AI核心问题图片?

华为数十年长期聚焦在ICT基础设施研发和建设领域,深刻理解运营商和企业用户的使用场景,以“高起点”和“全栈全场景”入局AI领域,真正提供普惠的、强大的算力。

华为昇腾系列AI处里器采用了面向张量计算的达芬奇3D Cube架构,该架构面向AI的全新突破性设计,为昇腾AI处里器提供了超强的AI算力,使得芯片具有高算力、高能效、可扩展的优点。基于统一的达芬奇架构,华为还还要支持Ascend-Nano、Ascend-Tiny、Ascend-Lite、Ascend-Mini、Ascend-Max等芯片规格,具备从几十毫瓦IP到几百瓦芯片的平滑扩展,纯天然覆盖了端、边、云的全场景部署的能力。

“达芬奇架构可大可小,从Nano总爱到Max、从穿戴设备总爱到云,还还要全场景覆盖;当当有人 推出MindSpore的目的本来协同达芬奇架构来面向全场景的。

也本来说,在端、边缘、云都还还要训练和推理,还还还要进行相互协同,这是现在一些的计算框架所做这么的。”华为轮值董事长徐直军在先前的媒体采访中表示。

AI训练的耗时与模型的复杂化度、数据集和硬件资源的配置是强相关,在天文研究、自动驾驶训练、气象预测、石油勘探等大规模训练时,硬件资源尤其显得重要。

人工智能的快速发展,得益于硬件和云计算技术的提升,更得益于各个行业数字化带来的极少量的数据来训练模型。开发平台要求从原始数据到标注数据、训练数据、算法、模型、推理服务,实现千万级模型、数据集以及服务对象的全生命周期的管理。

一起,无智能不成云,全栈发展走向纵深,AI不可能 成为云的基础业务,实现云端训练和推理。在云上部署,支持在线和批量的推理,满足大规模并发的复杂化场景需求。云、AI、IoT协调使能蓝海市场,在聪慧家庭、物联网和车联网等场景,构建云+AI+IoT的综合处里方案,开拓新的人工智能市场。

华为的AI战略包括投资基础研究,在计算视觉、自然语言处里、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求)、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力;打造全栈方案,面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈处里方案,提供丰厚的、经济的算力资源,简单易用、高层厚、全流程的AI平台。

华为全球产业展望(GIV)报告显示,全球数据量将从2018年32.5ZB快速增长到2025年的1150ZB。对于企业,AI算力需求每有三个小月增长一倍,AI应用率到2025年将达150%。真难发现,在算力领域已取得突破的华为,站在了有三个小巨大的时代风口之上。

注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!