联想进军AI,所凭借的不仅是HPC

2017-07-04 18:06:00 作者:zhanggl 分类 : 比特网

  今年5月,AlphaGo和柯洁的一场巅峰对决,将人工智能(AI)再度推上了风口浪尖。

  相信很多人都和我一样,对于人工智能最早的了解是来自于科幻电影,从最早的黑白默片《大都会》,到经典的《终结者》、《黑客帝国》、《我,机器人》,人类畅想着未来能够产生能像人类一样思考,甚至比人类更加智能的AI,尽管人类对于这类AI有着深深的隐忧。

  然而这种广义的AI距离我们还很遥远。普遍认为,1956年在美国达特茅斯大学所召开的学术会议是全球人工智能研究的起点,但60多年过去,人类科技还只能模拟5000个神经元,而人类中枢神经系统中约含1000亿个神经元,而算法训练也还需要一个漫长的过程。

  所以,当前人工智能再度成为风口的原因,不仅在于AI已经能够在人机大战中占据绝对优势,而是人工智能已经能够帮助人类更好的执行固定算法和方案,如语音图像识别、金融分析、视频处理、医疗保健等,当前人们更希望将AI用于业务创新,提升生产力及效率,或是推动数字化转型。

  麦肯锡报告指出,人工智能可带来真正的商业价值以及强大的颠覆性力量,当前全球人工智能的投资正在快速增长,但除了一些领先的科技企业以外,AI还是处于早期的试验阶段。人工智能早期采用者和其他公司之间的鸿沟日益扩大,所以,必须打好数字化基础并缩小人工智能能力与应用上的差距。

  换句话说,企业应当尽早拥抱人工智能,以适应人工智能将为整个产业所带来的巨大变化。

  人工智能的四大成功要素

  那么, 如何才能在人工智能上获得成功?

  联想集团副总裁、企业服务云计算研究室、无线研究实验室黄莹博士指出,人工智能有着四大成功要素,可以用“ABCD”来总结:Algorithms算法、Business行业、Computing Power算力、Data数据

  这些要素是人工智能成功的关键,同时也是人工智能成功的挑战。

  譬如,这次人工智能的兴起主要特征为深度学习在算法上的突破及广泛应用。如今企业已经可以获得很多开源的深度学习框架,如TensorFlow、Caffe等,但难点在于如何将(CNN、RNN等)模型进行分布式化并在GPU加速器上实现。

  除此之外,深度学习涉及大量的训练过程,如AlphaGo曾经用3万多棋谱训练基于全局特征和深度卷积网络的策略网络,所以,企业在应用深度学习过程中,需要对大规模数据进行有效存储。

  同时,深度学习也需要强大的计算力,当前主流的做法是通过GPU、FPGA、TPU等加速器来提升计算力,缩短深度学习的过程。但如果涉及多GPU、多集群的情况,就需要AI专家、分布式计算专家、网络、存储工程师等角色一起来协同工作,这并不是一件容易的事情。

  “所以深度学习的训练对于计算和系统专业人员的要求就导致了AI的鸿沟,因为一般的企业和一般的研究所没有这么多专家在一起做这样的事情”,黄莹博士指出。

  联想在AI领域连出重拳

  为了填补企业和AI之间的“鸿沟”,联想打造了人工智能训练平台,让用户更快速地进入到深度学习的环境里,而不需要从头开始摸索做自己的工作。

  联想人工智能训练平台融合了服务器、存储、GPU、Phi、FPGA等基础硬件和主流深度学习框架,通过高效任务调度,能够让不同的计算框架在这些硬件上很有效地跑起来。

  除了人工智能训练平台,在6月30日召开的2017联想全球超算峰会上,联想发布了自主研发的全新集群——深腾8810集群,以及HPC+AI智能超算平台LiCO。

  深腾8810集群由联想自主研发,拥有多项HPC和AI的关键技术,包括46项国家发明专利。其搭载的全新HPC+AI智能超算平台LiCO,不仅强化了上一代LiCO的全部功能,更在HPC软硬件平台上整合支撑了各种深度学习应用,融合了主流的人工智能框架,比如谷歌的Tensorflow、脸书的Caffe、微软的MXNET等。

  另外,LiCO分布式的资源调度系统,可以帮助用户从容应对各种深度学习训练不断增长的计算需求,如:人脸识别、自然语言处理;其任务模板可以让不同类型的用户,如初学者、专家、数据科学家,都能够快速上手; 而LiCO端到端的解决方案包含数据预处理、训练、参数调整、过程监控、测试等,能够让用户集中精力在AI算法和业务应用上。

  联想还将在美国莫里斯维尔、德国斯图加特和中国北京开放三个全球AI创新中心,联想会把最佳的基础设施放在这些创新中心,并且与合作伙伴共同在这些中心开发新的解决方案。

  “我们将在这些创新中心提供基于ThinkSystem最好的硬件以及深度学习框架。我们也会为人工智能领域开发人员提供我们的工具,在这些创新中心,我们会提供很好的资源,比如联系人工智能方面的专家,还有最好的AI基础设施,以及快速入门工具。人工智能是一个非常复杂的过程,所以我们希望帮助大家来解决其中的困难。这些创新中心将在今年年底完成建设,正式启用”,联想数据中心集团HPC与人工智能业务高级总监Luigi Brochard如是说。

  所凭借的并不仅是HPC

  联想首席科学家祝明发表示,之所以人工智能和HPC联系到一起,其基本点在于HPC的计算能力让人工智能的实现成为可能。而联想在人工智能领域的优势不仅在于HPC,也在于人工智能和软硬件的结合以及对于行业的深入洞察

  联想已经是中国第一、全球第二的HPC厂商,在上一个财年,联想又以17%的增长率成为全球增速最快的HPC厂商。联想HPC在技术上具有领先优势,如具有独创的45摄氏度温水水冷技术,相比传统的空气冷却最高可降低40%的能耗,比其他厂商的水冷技术能耗也低了近20%,能够使得数据中心的PUE值降低到1.1,远低于1.8-2.0的业界平均水平。

  如今,联想已经与全球最大的7个数据中心中的6个达成了合作;在上一财年,联想在中国有超过100家客户选择了联想,覆盖科研、高端制造、航空航天、能源、金融、电信、互联网等多个行业;另外,联想是包括BAT在内的众多互联网企业的AI GPU服务器的主要供应商。在京东,联想优化GPU架构后的5000个计算节点,正在支持着其消费者购买习惯分析等算法,服务京东6000万客户。

  实现人工智能的一个要点在于如何与行业深度结合,脱离了行业应用,人工智能也只不过是实验室中的科研项目,缺少了现实意义。联想HPC&AI资深架构师郝常杰表示,联想拥有大量行业专家,能够将行业应用与HPC、人工智能深度融合,这是联想区别于其他厂商的最大优势之一。

  联想首席科学家祝明发(右)和联想HPC&AI资深架构师郝常杰

  “联想在航空航天、汽车、船舶、石油石化等行业的仿真应用方面非常有经验,正是因为有了这些行业的经验,才使联想和别人家的不同”,郝常杰强调,针对这些行业应用不同的特点,联想在整个体系架构上会有完全不同的做法:“比如说一些行业更注重运算,另外一些行业更注重于节点之间的连接,需要用高速网络,还有一些应用的特点是需要大量的数据的IO,联想会根据行业应用特点提前做好准备。”

  而对于常见的高性能计算应用,联想HPC团队也会提前做好测试验证。“比如说第三方的一些应用软件,这些应用软件在有新版本发布的时候,联想会第一时间拿到它的新版本,然后在联想新的平台上来运行,不仅是要能够运行,最主要的是要让它的运行效率更高”,郝常杰表示。

  一直以来,联想在企业级市场更为抢眼的是HPC、服务器等业务,我们似乎很少听到联想在人工智能领域的动作。实际上联想在人工智能的“ABCD”四大成功要素中都已经有了不少尝试和成果。

  据黄莹博士介绍,在算法方面,联想产品评论已经采用自然语言理解进行全球采集处理,能够达到90+%准确率,此外联想也已经将视频分析应用于门店智能化管理等;在行业方面,联想人工智能解决方案在医疗(如温州第一医院)、制造业(如宝钢)、教育(如贵阳理工)等行业进行了尝试;在算力方面,联想已经具有整套HPC方案、GPU/FPGA服务器、人工智能平台、人工智能软硬一体系统等解决方案;在数据方面,联想具有大数据平台LEAP,能够处理12PB以上数据量,同时具备自研的Ceph分布式存储等。

  不难看出,联想高调进军人工智能并非是无的放矢,而是已经有了充分的准备和积累。

  数据显示,到2020年全球AI市场规模将达到1190亿元,年复合增长率高达19.7%;而在中国,人工智能市场2020年市场规模将达到91亿元,年复合增长率更是高达50%,这些都是联想HPC和AI能够施展拳脚的舞台。

  正如吴军先生在《智能时代》一书中所提,在历次革命中,一个人、一家企业、甚至一个国家,可以选择的道路只有两条:要么加入浪潮,成为前2%的人,要么观望徘徊,被淘汰;至于如何成为这2%其实很简单,就是踏上智能革命的浪潮。

  所以,这是一个最好的时代,也是一个最坏的时代。至于能否成为那2%,我想联想并不缺乏这样的信心。

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