麻省理工學(xué)院 Katie Bouman 的團(tuán)隊(duì)將8臺(tái)望遠(yuǎn)鏡觀測(cè)5500萬(wàn)光年之外的M87星云所拍攝的照片，共計(jì)7000TB數(shù)據(jù)，經(jīng)由 CHIRP 機(jī)器學(xué)習(xí)算法，第一次將黑洞的“樣貌”呈現(xiàn)在我們眼前。
機(jī)器學(xué)習(xí)不僅可以在科研領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱，它也是人工智能的一種實(shí)現(xiàn)方法——通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、學(xué)習(xí)，從而為真實(shí)世界提供決策和預(yù)測(cè)。一些重要但重復(fù)的任務(wù)，我們大可交給人工智能，以此提高工作效率、降低成本，并獲得更可靠的結(jié)果，人類則可以節(jié)省時(shí)間和精力去從事更具創(chuàng)造性的工作。科研項(xiàng)目需要從大量數(shù)據(jù)中篩選出有效信息，產(chǎn)品公司需要將客群和用戶分類后為他們提供對(duì)應(yīng)的服務(wù)，甚至很多企業(yè)的招聘環(huán)節(jié)都已經(jīng)由人工智能代替，從海量的簡(jiǎn)歷中為部門(mén)篩選最適合的人選。我國(guó)龐大的人口和產(chǎn)業(yè)技術(shù)為人工智能創(chuàng)造價(jià)值帶來(lái)了先天性的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，制造、家居、金融、 教育、交通、安防、醫(yī)療、物流等領(lǐng)域都有人工智能技術(shù)的身影，并且，可以預(yù)見(jiàn)的是，未來(lái)這些領(lǐng)域?qū)ο嚓P(guān)技術(shù)的需求還將進(jìn)一步擴(kuò)大。不可否認(rèn)的是，“數(shù)據(jù)分析和處理”是整個(gè)過(guò)程中的關(guān)鍵。一個(gè)實(shí)時(shí)的、高效的，能在幾十毫秒之內(nèi)就完成決策判斷的數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)必不可少。事實(shí)也表明，人工智能應(yīng)用的研究開(kāi)展至今幾十年，一直受制于數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力而無(wú)法為學(xué)術(shù)組織、政府和企業(yè)提供強(qiáng)有力的決策。
與此同時(shí)，很多企業(yè)在考慮為公司業(yè)務(wù)部署AI時(shí)，都會(huì)面臨如何將人工智能解決方案與現(xiàn)有的高性能計(jì)算機(jī)工作負(fù)載進(jìn)行融合的難題。通常融合的方式有三種：在現(xiàn)有的高性能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上引入并運(yùn)行人工智能框架，例如谷歌的開(kāi)源項(xiàng)目TensorFLow等，這對(duì)GPU、CPU、內(nèi)存和硬盤(pán)配置都有較高的要求。其次是通過(guò)人工智能引擎來(lái)分析模型運(yùn)行之后的輸出數(shù)據(jù)，主要運(yùn)用于仿真和建模，這自然需要一個(gè)擁有極強(qiáng)算力的平臺(tái)來(lái)支撐。再者，就是使用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)組合復(fù)雜的數(shù)據(jù)源。由于每個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)所運(yùn)行的應(yīng)用不盡相同，也有很多人工智能應(yīng)用借助公有云或私有云運(yùn)行，因此也就沒(méi)有一個(gè)“萬(wàn)能的解決方案”來(lái)對(duì)人工智能解決方案和高性能計(jì)算進(jìn)行融合。不過(guò)倒是可以借助英特爾的力量，對(duì)現(xiàn)有高性能計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行評(píng)估，從而高效運(yùn)行人工智能驅(qū)動(dòng)的工作負(fù)載。
普林斯頓大學(xué)神經(jīng)科學(xué)研究院就曾和英特爾實(shí)驗(yàn)室合作，采用高性能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)對(duì)功能性磁共振成像掃描所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)繪制人類思維圖，從此就誕生了一款可以推斷大腦正在想什么的軟件，幫助全球神經(jīng)科學(xué)家進(jìn)行精神疾病的診斷和治療。像這樣的成功案例還有很多，例如英特爾在與中國(guó)銀聯(lián)電子商務(wù)與電子支付國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室合作時(shí)，將開(kāi)源的BigDL導(dǎo)入其原本的計(jì)算集群，讓實(shí)驗(yàn)室能開(kāi)發(fā)自己的深度學(xué)習(xí)程序。很多企業(yè)都可以仿照這個(gè)案例，在既有的至強(qiáng)® 處理器“核芯”及其支持的既有數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)之上去構(gòu)建AI應(yīng)用，這顯然比另起爐灶、從零開(kāi)始的設(shè)施升級(jí)成本和風(fēng)險(xiǎn)更低。類似這些項(xiàng)目的成功，背后需要特定的開(kāi)發(fā)人員和技能構(gòu)建高質(zhì)量的訓(xùn)練模型，并且將這些模型集成到計(jì)算流程之中，才能真正令計(jì)算平臺(tái)滿足組織的需求。正如英特爾所認(rèn)為的那樣，企業(yè)啟動(dòng)AI 應(yīng)用構(gòu)建時(shí)，應(yīng)該充分評(píng)估既有數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、處理和分析平臺(tái)，基于它來(lái)構(gòu)建和部署符合自身需求的AI應(yīng)用。英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器就是能夠通過(guò)英特爾深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)功能專為那些需要在現(xiàn)有工作負(fù)載硬件上運(yùn)行復(fù)雜AI工作而誕生的。
在與眾多客戶合作過(guò)程中，英特爾總結(jié)出了五個(gè)關(guān)鍵步驟來(lái)幫助各類組織規(guī)劃人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。首先，需要了解當(dāng)前的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施性能，包括計(jì)算、內(nèi)存、儲(chǔ)存和I/O資源。其次，評(píng)估各種可用的人工智能框架和庫(kù)，并從一系列可用框架中選擇符合企業(yè)所需的產(chǎn)品。英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器的最新計(jì)算平臺(tái)也已經(jīng)針對(duì)包括 TensorFLow、Caffe、MXNet 等常見(jiàn)的人工智能框架進(jìn)行了優(yōu)化，此外還包括圖像識(shí)別、語(yǔ)言翻譯、推薦引擎和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等常見(jiàn)的應(yīng)用。這些被選中的人工智能框架，必須是已經(jīng)針對(duì)當(dāng)前高性能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行了優(yōu)化的，才能確保計(jì)算運(yùn)行過(guò)程中能獲得最高可擴(kuò)展性、最高效率和最佳性能。如果企業(yè)選擇自己開(kāi)發(fā)算法，則需要在一開(kāi)始就專注于針對(duì)現(xiàn)有架構(gòu)環(huán)境優(yōu)化算法，例如英特爾與 Amazon Web Service 合作，優(yōu)化云端訓(xùn)練算法，同時(shí)確保軟件使用的是最新工具，有助于增強(qiáng)流程的流暢化。最后，企業(yè)務(wù)必明確自己的工作負(fù)載會(huì)是哪種形態(tài)，對(duì)人工智能的規(guī)劃占多少比重，這將直接決定設(shè)施和技術(shù)套件的部署。
根據(jù)麥肯錫公司的調(diào)查結(jié)果顯示，對(duì)比2013年，企業(yè)平均花費(fèi)在引入人工智能技術(shù)方面的投資在這幾年中翻了三倍。毫無(wú)疑問(wèn)，越來(lái)越多企業(yè)開(kāi)始進(jìn)行人工智能的部署，是因?yàn)槿斯ぶ悄艽_實(shí)能夠改變企業(yè)的運(yùn)營(yíng)方式、提升工作效率，同時(shí)也能為用戶推薦符合他們需求的服務(wù)、大大提升產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)。預(yù)計(jì)2019年會(huì)有更多企業(yè)采用人工智能技術(shù)來(lái)改變公司的命運(yùn)。在為公司未來(lái)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大做準(zhǔn)備的時(shí)候，也必需要將高性能計(jì)算架構(gòu)與人工智能的融合考慮在內(nèi)，在英特爾的幫助下，用最低的成本、最快的速度為企業(yè)的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施完成升級(jí)。如 Infinia ML 的 CEO Robbie Allen 在他的博客中所說(shuō)：“現(xiàn)在加入機(jī)器學(xué)習(xí)，還不算晚。”
文章摘自英特爾商用頻道
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