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每秒计算2千万亿!浪潮推出最新AI超级服务器

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智东西(公众号:zhidxcom)

文 | 心缘

智东西9月12日消息,今天,2018人工智能计算大会(AI Computing Conference 2018)在北京举办。本次大会由中国工程院信息与电子工程学部主办,浪潮集团承办,聚焦AI计算力,数位学术界、产业界AI专家分享AI芯片、AI服务器等计算设备以及量子计算等前沿AI技术。

在本次大会上,浪潮发布《AI计算力发展报告》和最新AI超级服务器AGX-5,计算性能高达每秒2千万亿次。浪潮表示,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

此外,浪潮还将在下午AI+创投分论坛中,发布面向AI创业企业的驱动计划。

一、浪潮发布AI计算力报告和AI超级服务器

在主题为“AI计算产业发展与创新”的演讲中,刘军首先介绍到,浪潮联合IDC共同发布《中国AI计算力发展报告》,摘要版在大会官网上可以下载。

该报告从城市、区域、行业场景、主要挑战和发展建议等多维度,评估中国AI计算力发展水平及未来趋势。

随后,刘军发布性能强大的AI超级服务器AGX-5。该服务器有2颗28核处理器,6TB持久内存和对称式均衡设计,AI计算性能高达每秒2千万亿次,整体性能较普通服务器提升10倍以上。

此外,刘军分享了产业发展的三个重要变迁趋势:一是缩短AI应用研发周期,提升创新效率,如AutoML;二是加速AI应用落地,降低运营CAPEX,如定制化计算TPU;三是AI与IT基础设施整合集成运行。

二、AI芯片面临三大挑战

随着计算力的提高,AI芯片产业迅速发展。美国杜克大学终身副教授陈怡然表示,AI的平台性能每年提高一个数量级,但GPU等芯片每年提高不到2倍,目前主要面临三大挑战。

一是大容量存储、高密度计算和I/O性能不足,二是面向特定领域的AI架构设计与芯片的优化匹配,三是终端和“云”平台不同导致的需求差异,云端训练具有高并行、高带宽、高存储的特点,终端则对高安全性、低能耗、低延迟等性能有需求。

陈怡然也提到,很多人问他 ASIC、可编程硬件、通用硬件平台和基于新型器件的可编程设计哪一种方案最好?

对此,陈怡然表示,没有一个方案会在这几种特性达到最优效果,只有了解业务场景、数据类型、预算成本与开销,才能确定最合适的AI芯片方案。

三、计算力推动AI发展

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,在智慧时代,计算是生产力,也是衡量社会经济发展水平非常重要的指标,全球服务器采购量的前八名都在全球市值前十名公司榜单中,全球GDP排名前五的国家也是全球服务器市场容量的前五。

他认为AI的发展离不开计算力的快速发展,同时AI也给计算带来新的挑战,数据和训练的任务量呈指数级增长,激发了对计算巨大的需求。从2012年至今,AI的计算力六年增长了几十万倍,但按照摩尔定律,18个月芯片性能翻一倍。

美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生分享了推动AI的发展的两个因素。

第一,因为互联网的产生,互联网产生之后有了大数据。

第二,计算使AI无所不在。早期计算机每秒钟执行200万到300万指令;AlexNet产生时CPU已发展到多核,每秒有一千亿到两千亿的运算;GPU又把这个能力提高了十倍到上百倍。

四、超导量子计算

除了AI计算之外,量子计算也是近年来备受关注的前沿技术之一。中国科学技术大学教授朱晓波简介了超导量子计算的研究现状和主要挑战。

量子计算有多强大呢?据朱晓波介绍,在局限问题上,有纠错算法加持,量子计算机的计算能力达到指数增加。

超导是上个世纪发现的自然界第四大物态,原则上,超导没有能量损失,这也是他研究超导量子比特的原因。

除了零损耗外,超导量子方案具有半导体平面印刷工艺、容易耦合和控制的优势,而且暂时没有发现原则性的困难。

“凡是能够成量子比特的系统,或多或少都能做量子计算。”他总个人认为,量子计算机的主要难点在于可扩展性和隔离性之间的矛盾。

量子比特非常脆弱,容易受到外界干扰,最大问题是一方面需要和外界环境有隔离性,另一方面又研究学家又希望把它扩展。

目前走向可扩展超导量子计算的主要挑战是需要超高精度量子模拟芯片,对退相干时间、控制误差和量子态泄露都有较高要求。

最后,朱晓波介绍了中国科学院和阿里巴巴合作建立的一个量子计算云平台,在今年年初上线,感兴趣的读者可以到官网上去亲自感受。

结语:计算力提升正影响AI产业

众所周知,计算力是AI发展三大要素之一。从众多学术大咖的分享中,我们发现AI计算力的变革正在深刻影响AI产业。

很多企业拥有自己的数据和算法,但在计算力上遇到高门槛。就目前来看,AI计算力还会持续快速成长,这个过程中,抓住计算力命脉的企业,很有可能把握了AI发展的先机。

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