仅靠GPU就想玩转人工智能?

发布时间：2017-04-10 00:00
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来源：经济日报
阅读量：4849

针对目前人工智能技术发展，Intel认为目前将GPU运算效能用于超级计算机作为平行运算的普及作法，其实只是人工智能技术的一部分，重点依然在于如何让深度学习以更具效率方式完成训练，藉此建立各类人工智能技术应用。 而对于近年来ARM架构处理器持续强调的端点运算 (Edge Computing)，Intel也强调本身从终端装置到云端服务器均有完整布局，同时在软硬件部分也有相当完整的技术发展，藉此对应不同人工智能技术运算需求。

根据Intel数据中心事业群副总裁暨人工智能解决方案技术长Amir Khosrowshahi说明，强调目前借助GPU执行效能的平行运算架构，其实仅只是人工智能技术的一部分，许多深度学习应用反而更聚焦在如何让机器以更具效率方式分析不同数据，并且从中找出有价信息，进而让机器能以学习结果反应在各类互动，例如让自动驾驶车辆「 看见」前方路人时，即会自动启动煞车让车辆停下，或是在诸多记录找出规律的行为模式。

 

仅靠GPU就想玩转人工智能?


事实上，以现行的深度学习运算架构来看，许多设计其实多少还是采用GPU加速缩短学习时间，或是用于平行运算架构缩短运算所需时间，但确实如Intel说明，应用GPU的运算方式在所有运算架构设计里确实仅为其中一部分，更重要的还是取决人工智能技术应用模式，以及背后学习框架、学习模型如何设计。

举例来说，假设人工智能技术以反复学习正确应对的模式居多，或是需要短时间内完成运算的情况，确实藉由GPU加速会是较好的运算模式，而若涉及更多装置端的运算，或是必须有更多逻辑演算与判断的话，借助多组处理器的运算架构就显得更为重要。 因此以Intel的立场而言，导入GPU的演算架构固然重要，目前在许多超级计算机、云端运算也均借助NVIDIA、AMD等厂商GPU组件硬件效能进行加速，但在特定运算需求依然少不了处理器的执行能力。

 

仅靠GPU就想玩转人工智能?
▲Intel数据中心事业群副总裁暨人工智能解决方案技术长Amir Khosrowshahi (摄影／杨又肇)


不过，就目前Intel在人工智能的软件技术布局部分，虽然Amir Khosrowshahi强调Intel人工智能技术是采跨部门资源整合发展，除了本身硬件技术优势之外，软件方面也从基层韧体、软件工具到服务器端都有完整布局，同时投入发展资源比例几乎与硬件相同，但以目前Intel在人工智能技术的深度学习使用框架， 除了本身透过收购Nervana取得的Neon学习框架资源，似乎尚未计划建造针对本身处理器架构深度优化的学习框架，主要还是与第三方厂商如Google TensorFlow，或是其他开放架构设计学习框家如Torch、Caffe或CNTK等合作，并且提供不同学习模型供开发者使用、修改。

但或许是考虑目前人工智能发展技术仍处于初期阶段，因此Intel与其他厂商同维持以尝试、观望等情况投入技术研发，预期在技术发展方向更为明确，同时相关技术也更为成熟之余，Intel可能会以更俱全的软硬件整合布局人工智能技术发展。

从终端装置到云端服务器均有完整技术资源

而针对目前ARM架构处理器经常强调的端点运算模式，Intel表示目前Intel在装置端其实也有人工智能技术应用布局，例如在终端装置学习用户操作习惯，让自动驾驶车辆可依据驾驶操作行为进行学习，同时在通讯连接、云端服务器也都有完整技术资源，因此认为本身更具市场竞争优势。 不过，Intel方面也坦承ARM架构处理器在行动装置具有相当技术优势，但本身同时具备装置到云端的技术解决方案，甚至也能结合、对应ARM架构处理器使用，在市场更具多元发展机会。

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2020-09-21 00:00 阅读量：1842
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随着技术水平的不断提升以及在社会生活各个领域中的应用，人工智能已经不再被视为一种“魔法”，而成为赋能社会各行各业的生产力。百度创始人李彦宏坦言，现阶段“人工智能不再讲究酷炫，而是要讲究如何扎扎实实地推进和落地。” 如果说AI是蒸汽机与内燃机，那么AI算力则是“煤炭与石油”——AI 应用建立在算力之上，若没有算力可“烧”，AI将是空中楼阁。OpenAI的一份全球AI算力供需研究报告显示，AI算力需求量每三个半月就会翻一番，从2012年到2018年，全球算力需求增长了30万倍。 算力缺乏阻碍智能摄像头发展交通、零售、物流、智慧城市……传统的安防行业正因为人工智能而拓展到更多维度。然而，当下AI算力却捉襟见肘，无法满足特定计算需求。受到算力、算法和技术标准等因素的制约，安防监控视频的快速处理和深度利用仍需要大量使用人工分析。 算力的缺乏也导致智能安防摄像头普及速度低于预期。目前常见的智能摄像头大多应用于基本监控场景，要对复杂场景进行多目标的实时识别和分析，终端算力还无法支持。因此，目前的摄像头可以算作前端智能化，而非智能前端化。当然，也可以将视频送到云端去处理，但这样又会带来高延迟和数据安全性的问题。 “未来的市场必定是数据规模和计算能力的角逐。” 浪潮商用机器有限公司OpenPOWER产品营销部总监张琪表示。谁能够在解决算力不足问题的同时又能够更好降低功耗与成本，谁就能在AI浪潮下占领安防鳌头。 多技术结合缓解难题AI算力不足的问题正在不断被相关企业解决。例如集合了云端计算、边缘计算、端侧计算的一体化部署方案，能一定程度上缓解摄像头算力不足的难题。 AI无论应用于消费还是行业场景，其未来的算力是多点协同性质的。这就要求针对不同问题场景提供不同解决方案，这些方案需要能够解决针对异构的适配能力和迁移能力，以便更好地前向兼容。 例如某些To B场景中，将摄像头额外叠加AI算力形成“胖终端”，通过外设将图像识别置于本地，一方面降低时延，一方面减轻了对于网络连接和容量的需求。 这些方案的设计本质上就是要解决一个问题——分配好终端和云端分别需要完成的任务。但业界对AI算力应更多部署在前端还是后台尚无统一意见。 将合适的算力放到合适的位置要解决好算力问题，安防领域需要云边端协同发展，将合适的算力放到合适的位置。当然，算力并非孤立存在，其他因素也将影响算力的使用。例如若没有进行存储优化，那么芯片实际能够提供的计算力其实会大大低于理论值。 那么，如何分配算力并平衡好其他影响因素？海康威视的AI Cloud架构或许可以提供思路：利用云计算中心弹性分配计算服务器、存储服务器的资源，够按需调度智能算法和大数据算法。 由于人工智能技术整体发展还处于初级阶段，智慧安防行业也随之面临很大的不确定性，而这也为各种安防企业提供了巨大的舞台，舞台上将呈现怎样精彩的表演？令人期待！
2019-09-09 00:00 阅读量：1644
WAIC观察：从“双马”对话看人工智能的现在与未来
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WAIC观察：从“双马”对话看人工智能的现在与未来

　　8月29日，WAIC开幕第一天，在上海世博展览馆附近的无人驾驶体验场地早早就排起了很长的队伍，热情的参会者们希望抢占每天500个体验名额其中之一。　　这里是占地约3.6万多平方米的无人驾驶体验场地，据了解，该场地由无人驾驶静态展示区、动态体验区以及功能区三大部分构成，是国内首次融合多种无人驾驶技术的大规模无人驾驶体验场。在这里，参会者可以体验到自动驾驶、5G+车路协同、自动泊车等功能和技术。　　现场，排列了包括特斯拉、滴滴、威马汽车等十几家自动驾驶公司的无人驾驶汽车，包括一些无人驾驶清洁车。其中，除了特斯拉，滴滴无人驾驶车队受到了非常多的关注。　　此次，滴滴CEO程维也亮相2019 WAIC，他在演讲中提及，滴滴剥离了无人驾驶公司，希望推动无人驾驶载人测试在上海落地。　　据滴滴CTO、滴滴自动驾驶CEO张博在接受采访时的透露，未来，滴滴将在上海再部署30辆测试车，待测试成熟后将全面推广，目前很快还有3辆车开始测试，等测试成熟了以后会不断加车。　　张博表示，未来用户在指定区域打开滴滴App，即可看到“自动驾驶”入口。　　而这个过程“预计很快，不会太远”。　　据其透露，针对自动驾驶，目前滴滴在中美两地实际路测的里程已达30万公里，已拥有40辆测试车，其中中国30辆，美国10辆，未来将在中国上海额外再部署30辆测试车。　　无人驾驶是滴滴在出行领域的一次“硬核”尝试。相比较其他无人驾驶汽车公司，滴滴的无人车可以更直接、快速地触达到普通大众，许多人表示非常期待在上海打到无人车。　　“自动驾驶汽车和卡车的开车方式与我们现在不同，也不会像现有无人驾驶汽车的驾驶。”被称为机器学习之父的卡内基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell 在演讲时表示，自动驾驶汽车会瞬间无线连接并与其他周边车辆进行交互，它们可以看到我们看不到的东西，知道周边汽车的计划是什么、遇到了什么紧急事件，自动驾驶汽车将会非常先进，比人类还厉害。　　他提到，“机器将会突破超越人类自有的感知限制。麦肯锡预测未来世界上大概90%以上汽车交通事故会消除，从而拯救大量的生命。”　　不过，从现场观察，无人驾驶汽车的驾驶位和副驾驶位都坐着厂商工作人员，驾驶位工作人员会双手虚握方向盘，据称是出于公司安全要求。　　或许，无人驾驶技术在国内的成果已经肉眼可见，但要真正落地、行驶在城市道路上，或许还需要一点时间和耐心。　　而除了无人驾驶，在上海世博展览馆展区，今年出现了更多AI落地应用成果的呈现，热门、已经有相对进展的领域，主要集中在医疗、教育、自动驾驶、金融等。　　其中在医疗领域，观众可以在一些展区体验AI医生问诊、一分钟诊所，以及脉诊仪、带显示屏的智能水杯等可穿戴等智能设备。在教育领域，AI老师是一大亮点，流利说、好未来、松鼠AI等公司均展示了自己的AI老师，在AI+教育场景下，将智能教室、个性化课程及教学路径等应用到学生学习中。　　此外，这次大会上，也展出了很多更加智能的机器人，比如可以穿针引线、智能巡检操作，其中人机协作也有了较大的进步。　　“AI威胁论”引热议 马斯克：人要与AI结合 我们时间不多了　　毫无疑问，2019 WAIC期间，马云和马斯克的对话是最大的亮点。开幕式结束之后，新浪科技多次能听到大家关于“你支持马云还是马斯克的观点”的讨论。　　在对话环节，马斯克认为，机器比人厉害，未来人要靠机器来赋能自己。但是马云认为，机器是人创造的，无论如何不会机器不会超越人，同时人要注意机器可能会存在的问题。　　被称为“钢铁侠”的马斯克身上似乎永远不缺话题：特斯拉、火箭、火星、超级人工智能……　　“如果打不过他们(AI)就和他们组成团队吧。我所开发的公司就是这样，目的就是让我们加入到AI战队里面。”　　这一次来到中国上海，马斯克依然坚持他的AI与人共生论。他认为，其实我们已经是一个半机械人了，比如人已经离不开手机、电脑，它们相当于人类生命的延伸。　　这一点似乎与钢铁侠的设定不谋而合：漫威电影中具有冒险精神的钢铁侠拥有炫酷的钢铁装甲，他可以将装甲的内层储存在自己骨骼中空的部份，并可利用脑部的思绪直接进行控制。　　马斯克相信，人脑要追上AI发展的唯一办法，就是成为AI。人类将来需要与计算机相结合，从而避免在AI时代被淘汰。　　事实上，马斯克已经在尝试通过意念控制机器。他的另一家公司、专注脑机接口项目的Neuralink，是2017年马斯克为了将AI直接植入人类大脑皮层，以提高人类智能水平而创立的一家公司。　　就在一个月前，Neuralink宣布脑机接口系统获得新突破，研究人员已经在猴子身上进行实验，让猴子能用大脑来控制电脑。　　马斯克还表示，希望能够通过这种技术为更多疾病患者“续命”。若获得批准用在临床试验中，Neuralink将在瘫痪病人的头骨上钻四个8毫米的孔并插入植入物，使他们能够利用他们的大脑控制电脑和手机。　　虽然此前早就有脑机接口相关的研究和论文，不过都是外接式设备。Neuralink选择了一种更为激进的技术路线：要把脑机接口放进人体里。简单来说，就是通过收集、识别和转化大脑信号，将人脑发出的指令直接传递给指定的外部机器。　　在此次“双马对话”中，马斯克也反复提到了Neuralink：“Neuralink必须得到重视，不然我们就会落后。”“我们必须在这一技术上加快脚步跟上，留给我们的时间已经不多了。”　　马斯克认为，Neuralink的脑机接口技术不仅可以帮助截瘫患者或是脑部受损的人士，还有望使得人类的能力大大增强，还可以改变传统教育方式，使人类更高效地获取信息。　　但是马云不以为然。　　马云与马斯克为什么“不在一个频道上”?　　“人从来没有办法制造一个人。计算机就是机器，机器就是一个玩具。我们要有信心，机器只有芯片，而我们有我们的心，我们的心是智慧的来源。”　　马云说自己很乐观，“我不觉得AI是一种威胁，我不认为人工智能是很恐怖的东西，因为人类很聪明。我觉得AI很好很有意思，我们会拥抱它。 ”　　在他看来，计算机可能更聪明，但是人类要有更多的智慧。聪明是学术驱动的，但是智慧是经验驱动的。“计算机很聪明，但是是人类发明了计算机，我从来没有看到计算机发明一个人。 ”　　“哪个人类创造的东西比人更聪明? ”马云问。　　马斯克提到了AlphaGO，“计算机已经在很多方面比人更聪明了，我们的目标在变得更高。比如过去下棋是聪明人才会下的，现在你的手机就可以下棋，而且AI能打败世界冠军……人们和计算机下围棋像你和宙斯斗争一样没有希望的，我们差太远了。”　　马云反驳到，“和计算机下棋这很愚蠢，像100年前人们创造了机器，人们说人不可能比汽车跑得快，只有傻子才会去和汽车赛跑。围棋是为人类设计的，让人和人下棋的，为什么人要和计算机下棋呢?我从来不下棋，也不和计算机下围棋。”　　“很高兴看两个计算机下棋，但是我对于和计算机下棋没有兴趣。有些人很悲伤说计算机比人聪明，计算机下棋下得更好，我觉得和计算机下棋很傻，不要这样做，我们要做我们擅长的事情。 ”　　马云提到了擅长的事情。　　其实，很多人会去讨论马云与马斯克的观点谁对谁错，在开幕式后的论坛环节，也有圆桌对话主持人提出让嘉宾站队支持马云还是马斯克的观点，结果是3:1，马斯克票数更高。现场，嘉宾预测，到2050年，机器人整体智能会超过人类，虽然目前机器人只是婴儿的水平。　　同时，也有人吐槽，“双马”对话根本不在一个频道上，甚至有点尴尬。　　AI到底能不能威胁到人类?这可能是一个没有答案的问题。　　马云与马斯克，一个更关注现实问题，一个对未来更有热情，这与二者所接触的文化有关，也与他们所从事的领域有关。就像马斯克会努力登上火星，马云则会去敦煌种树。　　而现实问题是，现在与未来都是人类需要去思考和准备的。　　马云提到，到外太空也许听上去很不错，但如果我们能够把资源都花在地球上，比如从海洋当中取出垃圾，这比去外星更难，AI可以帮助我们实现这样的目标解决问题。　　至于未来，他认为不可预测，99.9%的预测都是错的，而对的0.001%可能也是因为运气好。　　那么，当AI真正有威胁时该怎么办?在马云看来，我们现在更多要做的是做好准备，通过AI把提升社会生活和地球现状。　　在AI时代，人类可能既需要人着眼当下的社会生活和地球，也需要人仰望和探索遥远的未来和外太空。
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