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加快AI结构创新和生态建设是算力发展的关键

2022-10-08
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在人工智能三轮驱动元素中,中国在数据层面具有固有优势;在算法方面,虽然与国外存在差距,但有明显的追赶趋势;然而,在算力(包括软件生态)方面存在显著差距。

中国是世界上最大的AI算力市场,IDC数据显示,2021年中国人工智能基础设施市场规模达到60亿美元,但90%以上的行业被国外主流厂商划分。在高性能算力芯片方面,中国明显落后于世界先进水平,89%的市场份额被国际大厂商占据。

近些年在AI许多制造商致力于云计算赶超。AI培训和推理AD7720BRU芯片的框架创新和生态建设,如燧原科技.天数智芯等。

开发云端的燧原科技AI算力商品和生态,包括计算商品和生态,包括AI训练和推理。原始科技创始人.董事长.CEO赵立东此前在一个论坛上提到,在技术路线上,公司致力于原创创新,而不是简单的模仿跟踪,以创造长期的核心竞争力;市场定位于高科技门槛;市场战略集中于现场应用和市场规模。

目前,燧原已经发布了两款AI训练芯片博思1.0和博思2.0去年与浪潮合作,联合发布“钱塘江”智算中心的解决方案,160台服务器的集群,集成了1280张第一代训练卡,已经在枝江实验室部署并发布。

与此同时,该公司还于去年发布AI用于内容理解的推理芯片(图片分类、OCR文字识别)、智能交互(人脸核身、语音文字转写)、智能会议(语音降噪、会议记录)。

在赵立东看来,AI算力的发展必须从以下几个方面入手:1、硬件架构必须创新,相互拥抱,开放生态;2、必须互利共赢,多元化的产品形式和合作模式必须进一步拓宽;3、政府和行业协会必须牵引,建立相关标准和测试平台,这样才能共同使用,才是生态。

天数智芯在通用GPU公司以通用为基础,取得了突出的成绩GPU去年,天龙100号完成量产。到目前为止,已经接触了300多个客户,业务覆盖了20多个领域,累计订单量超过2亿。此外,天数智信不久前表示,公司将发布第一款AI推理通用GPU智铠100。

天数智芯CTO吕建平博士此前在一个论坛上提到,一切都可以通过GPU算算。根据新兴应用的计算要求,AI训练推理、图形渲染和科学通用计算主要基于大量可并行计算的乘加计算。GPU其特点是,选择以单指令多线程为核心的众核结构,非常适合规模并行加解。

通用GPU是目前AI计算结构的赢家。2018年图灵奖得主John Hennessy及David Patterson教授此前强调了识别计算框架赢家的三个标准:第一,软件的开发激发了框架创新,第二,改进了软件和硬件页面,创造了框架创新的机会,第三,市场最终完成了框架竞争。

吕坚平表示,AI算法创新相当于软件进步;如果没有适当的配置,通用算力将无法应对源源不断的新算法;通用算法;GPU它是唯一被广泛选用开发的AI软硬件平台的算法。

AI训练芯片必须是通用的。原因是目前非通用GPU的AI训练芯片,一是不能满足前沿研发的要求AI算法要求,二是跑不成功AI学术会议全新发布NN模型,甚至基准测试。

AI推理芯片也应该是通用的。在后摩尔时代,制造芯片需要时间,花费资金,风险高,针对特定AI算法优化专用推理芯片:1、不能服务于各个领域的细分行业;2、不适用于算法多样的复杂场景,如安全.无人驾驶等;3、AI算法,在许多应用领域,帮助非应用领域AI算法也很重要。

什么是真正的通用,比如某个应用,需要几十个工程师,需要一年半的时间才能适应某个芯片,这不能算是通用,经济效益不高。真正的通用性表现在四个方面:一是开发容易转移;二是特征可以预测;三是覆盖面广;四是可以定制全栈。

天数智芯通用GPU应用行业广.有很多场景,包括安全领域的车辆识别和应用、智能视频监控、安防机器人;自动驾驶的环境感知处理、车云协同系统、线路管理;医疗的医药研发、辅助诊疗、医学影像;智能家居的智能家电、家庭安保、健康管理等。




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这家伙很懒,什么描述也没留下

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