9月12日,AICC 2018人工智能計(jì)算大會(huì)在北京舉行,圍繞AI需求對(duì)AI計(jì)算力、AI技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展展開(kāi)了探討。在大會(huì)上,浪潮集團(tuán)AI和HPC總經(jīng)理劉軍正式了《2018中國(guó)AI計(jì)算力發(fā)展報(bào)告》。
該報(bào)告由浪潮與IDC聯(lián)合發(fā)布,從數(shù)據(jù)、算法、算力"三駕馬車"出發(fā)進(jìn)行評(píng)估,衡量和反映中國(guó)AI發(fā)展水平和走勢(shì),旨在為中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)、戰(zhàn)略和視野提供重要的參考。
報(bào)告指出,2017年是中國(guó)AI元年。而到2025年,數(shù)據(jù)量將從2017年的20.9ZB增長(zhǎng)到163ZB,出現(xiàn)29%的增長(zhǎng)。這將使得市場(chǎng)對(duì)計(jì)算力的需求大大提升。
對(duì)此,報(bào)告從投資和供給、行業(yè)和地域、需求和應(yīng)用、潛力和趨勢(shì)幾個(gè)方面進(jìn)行了綜合的評(píng)估,結(jié)合區(qū)域、行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)展了調(diào)查。
從地域來(lái)看,中國(guó)幾大城市中,在AI計(jì)算力方面的投入競(jìng)爭(zhēng)非常激烈。其中,第一梯隊(duì)的TOP 5依次是杭州、北京、深圳、上海、合肥,第二梯隊(duì)的城市包括了成都、重慶、武漢、廣州、貴陽(yáng)。
從區(qū)域來(lái)看,華東、華南、華北占據(jù)前三。
從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看,報(bào)告顯示中國(guó)AI計(jì)算TOP行業(yè)場(chǎng)景覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)、政府、醫(yī)療和金融四大行業(yè),同時(shí),根據(jù)市場(chǎng)潛力和時(shí)間發(fā)展成熟度,報(bào)告還對(duì)AI典型應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了評(píng)估,并預(yù)計(jì)未來(lái)2-3年,人工智能在生物識(shí)別和智慧城市建設(shè)領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)率先步入商業(yè)應(yīng)用的成熟期;預(yù)計(jì)在未來(lái)5-10年,人工智能產(chǎn)業(yè)在智能家居和工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用也將逐步步入高速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)窗口。
具體趨勢(shì)如下:
具體來(lái)看,目前中國(guó)市場(chǎng)Top 10的應(yīng)用場(chǎng)景包括了安防、輿情分析、自動(dòng)化客服、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、客戶行為分析、智能推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷、欺詐分析與調(diào)查、互動(dòng)娛樂(lè)。
此外,報(bào)告還指出,近些年來(lái)AI計(jì)算力產(chǎn)業(yè)發(fā)生了較大的變化,主要出現(xiàn)了三個(gè)重要趨勢(shì):
第一,得益于自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)等的引入,使得AI的應(yīng)用研發(fā)周期大大縮短,創(chuàng)新效率得以提升;
第二,針對(duì)AI應(yīng)用的上線部署,越來(lái)越多的企業(yè)更看重對(duì)線上運(yùn)營(yíng)成本的控制,可定制的計(jì)算技術(shù)成為關(guān)注焦點(diǎn);
第三,越來(lái)越多的企業(yè)希望把AI和已有的IT基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行整合集成,讓AI成為IT基礎(chǔ)設(shè)施里不可或缺的部分,企業(yè)內(nèi)部出現(xiàn)“AI+云”的變化趨勢(shì)。
對(duì)此,報(bào)告總結(jié)了當(dāng)前AI發(fā)展的主要發(fā)展現(xiàn)狀和展望。
算力方面,異構(gòu)計(jì)算+云將成為主流;
數(shù)據(jù)方面,數(shù)據(jù)的共享和整合將成趨勢(shì);
技術(shù)研發(fā)成果逐漸從實(shí)驗(yàn)室走到實(shí)際應(yīng)用,通過(guò)能力的輸出賦能于生態(tài)建設(shè);
技術(shù)體系逐漸從應(yīng)用場(chǎng)景再到行業(yè)解決方案,變得日益完善,為行業(yè)洞察和痛點(diǎn)分析提供重要支撐。
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清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過(guò)滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。