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人工智能走向深度学习 构建强大的计算力是重要指标

AI前沿 AI君 18℃

据介绍,人工智能比较大的挑战之一是识别度不高、准确度不高,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,提高线下训练的频次,这需要更强的计算力。当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高,互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长,在数据量和算法模型的双层叠加下,人工智能对计算的需求越来越大。

“2016年3月,谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时,人们慨叹人工智能的强大,而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。

“相比云计算和大数据等应用,人工智能对计算力的需求几乎无止境。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东也指出。

据介绍,人工智能比较大的挑战之一是识别度不高、准确度不高,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,提高线下训练的频次,这需要更强的计算力。

当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高,互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长,在数据量和算法模型的双层叠加下,人工智能对计算的需求越来越大。

从中国信息通信研究院王蕴韬在通信世界网发表的文章了解,人工智能基础设施建设重要一方面是继续夯实通用算力基础。当前算力供给已经无法满足智能化社会构建,根据OpenAI统计,从2012年至2019年,随着深度学习“大深多”模型的演进,模型计算所需计算量已经增长30万倍,无论是计算机视觉还是自然语言处理,由于预训练模型的广泛使用,模型所需算力直接呈现阶跃式发展。

据斯坦福《AIINDEX2019》报告,2012年之前,人工智能的计算速度紧追摩尔定律,算力需求每两年翻一番,2012年以后,算力需求的翻番时长则直接缩短为3、4个月。面对已经每过20年才能翻一番的通用计算供给能力,算力捉襟见肘已经不言而喻。

无疑,人工智能走向深度学习,计算力已成为评价人工智能研究成本的重要指标。

未来如何解决算力难题,据科技日报报道,目前计算存储一体化正在助力、推动算法升级,成为下一代AI系统的入口。存内计算提供的大规模更高效的算力,使得AI算法设计有更充分的想象力,不再受到算力约束。从而将硬件上的先进性,升级为系统、算法的领先优势,最终加速孵化新业务。

而除了计算存储一体化的趋势,量子计算或是解决AI所需巨额算力的另一途径。目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律,以传统计算机的计算能力为基本参考,量子计算机的算力正迅速发展。

作者:佚名_中国安防行业网
原文链接:http://news.21csp.com.cn/c16/202004/11394974.html

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