弄潮AI，浪潮在等待下一波海水涌動

原標(biāo)題：弄潮AI，浪潮在等待下一波海水涌動

對于一個(gè)企業(yè)組織或者一個(gè)國家來說，在技術(shù)變革的過程中掌握住機(jī)遇的關(guān)鍵訣竅是什么？是科技的基礎(chǔ)、人才的預(yù)備抑或是經(jīng)濟(jì)能力的支撐？這些或許都很重要，但今天我們想告訴的大家的，卻是對科技發(fā)展形勢的預(yù)判。

最典型的案例就是日本，現(xiàn)在看來日本的人工智能產(chǎn)業(yè)并不發(fā)達(dá)，實(shí)際上在上個(gè)世紀(jì)八十年代，日本經(jīng)濟(jì)快速騰飛時(shí)，也曾傾舉國之力研究人工智能。只不過日本選擇錯(cuò)了方向，一直在研究以知識信息處理系統(tǒng)為核心的第五代計(jì)算機(jī)。等到后來PC風(fēng)靡，全知全能的知識信息處理系統(tǒng)還沒搭建好，不甚實(shí)用的第五代計(jì)算機(jī)開始逐漸被遺忘。當(dāng)時(shí)的錯(cuò)誤選擇，卻沒能為日本累積下經(jīng)驗(yàn)和研究成果，導(dǎo)致在今天AI發(fā)展時(shí)后勁不足。

由此可見，在科技產(chǎn)業(yè)中立足就像沖浪，不管你的沖浪板有多好，提前判斷海浪的朝向，做一個(gè)“弄潮兒”才是永立潮頭的關(guān)鍵。

AI之潮的關(guān)鍵，永遠(yuǎn)在NEXT

從這個(gè)角度來看，在今天抓住AI發(fā)展的下一潮就成了關(guān)鍵。

最近有很多人開始“唱衰”深度學(xué)習(xí)，認(rèn)為Facebook人工智能研究院、谷歌Deepmind這種偏研究性質(zhì)的機(jī)構(gòu)開始逐漸被企業(yè)冷處理、資本市場所帶來的泡沫又會讓人們對于深度學(xué)習(xí)抱以過高的期待等等。這些觀點(diǎn)有很多的確不夠客觀，但也證明了在深度學(xué)習(xí)如火如荼的今天，也有很多人在尋找AI技術(shù)的新發(fā)展機(jī)會。

本周在德國舉行的2018 ISC國際超算大會上，浪潮就推出了有關(guān)AI+HPC（高性能計(jì)算）的新產(chǎn)品，專為AI、HPC和NFV（網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化）優(yōu)化的創(chuàng)新設(shè)計(jì)服務(wù)器i48。

提起超算或高性能計(jì)算，大家想到的可能是他們對于宇宙科學(xué)、基礎(chǔ)物理、天文學(xué)方面的推演能力，實(shí)際上這項(xiàng)技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用于氣象模擬等大規(guī)模的仿真演算，結(jié)合上AI之后，計(jì)算結(jié)果可以變得更加精準(zhǔn)和高效。例如在氣象報(bào)道領(lǐng)域，使用HPC集群預(yù)測未來3-5天的天氣變得輕而易舉，有AI能力的存在，更可以準(zhǔn)確的把短期災(zāi)害的氣象預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度提升80%。

同時(shí)一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練，也可以利用上超算和HPC的算力來加速。比如前一陣在德?lián)浯筚愔写驍∪祟惖牡聯(lián)銩I Libratus就是通過超算進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間大大縮短，僅僅用了幾天而已。

浪潮新推出的這款創(chuàng)新服務(wù)器i48就專門為以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用場景進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，從高密度計(jì)算角度來講注重整體系統(tǒng)的一致、高密度和快速部署，同時(shí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和儲存節(jié)點(diǎn)也更加靈活，能夠支持AI、HPC、NFV的IT基礎(chǔ)設(shè)施。

在AI、HPC和NFV三種計(jì)算模式之間的靈活可拓展性，使得i48這款產(chǎn)品有能力去面對豐富的應(yīng)用場景。尤其是當(dāng)AI和HPC的結(jié)合越來越常見時(shí)，企業(yè)將面臨多種計(jì)算方案的選擇。i48應(yīng)對海量數(shù)據(jù)存儲與處理的能力，使其在當(dāng)前AI+HPC的應(yīng)用場景中不僅有技術(shù)創(chuàng)新的優(yōu)勢，更有商業(yè)效率上的優(yōu)勢。

以第三代基因測序?yàn)槔谂渲昧?00+顆處理器和384TB儲存空間的i48中，可將人和類似哺乳動物的全基因組組裝時(shí)間縮短到2天以內(nèi)，數(shù)據(jù)處理能力是業(yè)界平均水平的4倍。

用神預(yù)判做AI的浪潮

如果觀察浪潮在人工智能方面的布局與動作，會發(fā)現(xiàn)浪潮所落下的每一步腳印都是“神預(yù)判”，剛好踩在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一個(gè)痛點(diǎn)上。

其實(shí)我們知道，浪潮并不是唯一一個(gè)服務(wù)器和硬件存儲技術(shù)上占有優(yōu)勢的企業(yè)，但浪潮卻能發(fā)展成BAT的AI計(jì)算GPU服務(wù)器最主要供應(yīng)商，占有率高達(dá)90%，并且可以和科大訊飛、Face++等AI技術(shù)企業(yè)在應(yīng)用場景上深入合作。這得益于這家公司多年前對市場的準(zhǔn)確預(yù)判與較早的在AI與HPC技術(shù)上的研究與布局上。

浪潮曾經(jīng)提出對于AI參與者的分區(qū)，其中就展示出了浪潮對于AI市場未來發(fā)展趨勢的理解。

浪潮提出AI參與者大概有三種類型，一類是BAT這樣既具備數(shù)據(jù)處理能力、算法研發(fā)能力及解決方案能力的全能型企業(yè)；第二類是科大訊飛、FACE++這樣的垂直領(lǐng)域獨(dú)角獸，具備非常強(qiáng)的技術(shù)研發(fā)能力；第三類則是金融、醫(yī)療、交通等等有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、急需AI轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)行業(yè)。

浪潮提出的AI參與者分區(qū)，就展示出了兩個(gè)精準(zhǔn)的判斷，第一是BAT這樣企業(yè)將會不斷往全棧式AI能力發(fā)展，而科大訊飛等這些獨(dú)角獸會選擇專精于某一領(lǐng)域的技術(shù)能力。第二是金融、醫(yī)療、交通等和數(shù)字、圖像等高頻打交道的行業(yè)最需要AI賦能，也最適合AI賦能。

浪潮的AI業(yè)務(wù)也分別針對這三類企業(yè)參與提供了區(qū)別化的服務(wù)。例如為BAT提供創(chuàng)新的計(jì)算平臺產(chǎn)品、聯(lián)合進(jìn)行場景化定制，幫助第一類玩家算的更快、賣的更好。為AI獨(dú)角獸提供除計(jì)算平臺外還包括管理套件、優(yōu)化框架等深入的服務(wù)，以便第二類玩家更好的發(fā)揮優(yōu)勢、突破技術(shù)天花板。為行業(yè)客戶提供端到端的全棧式解決方案，實(shí)現(xiàn)其轉(zhuǎn)型的目的。

面對AI ，浪潮四大“弄潮動作”

和沖浪一樣，站在浪潮的弄潮兒靠的不僅僅是對風(fēng)浪的預(yù)判，還要對每一個(gè)動作稔熟于心，才能在風(fēng)浪來臨時(shí)駕馭它沖向更高，否則也只能精準(zhǔn)計(jì)算出自己摔倒的姿勢而已。

面對AI的浪潮，浪潮的“弄潮動作”分為四種，分別是計(jì)算平臺的產(chǎn)品創(chuàng)新、AI管理系統(tǒng)、框架優(yōu)化和端到端全方位解決方案。

將這些招式分解，我們可以看到浪潮在計(jì)算平臺產(chǎn)品上提升計(jì)算效能以應(yīng)對未來計(jì)算量越來越大的AI算法，通過標(biāo)準(zhǔn)化、可拓展來滿足AI云、深度學(xué)習(xí)模型和線上推理等AI應(yīng)用全場景的不同計(jì)算需求。在AI管理系統(tǒng)上通過對計(jì)算集群資源的統(tǒng)一管理來提升計(jì)算資源的利用率。在框架方面提升硬件并行使用效率來提高AI計(jì)算的整體性能……

而今天AI在基礎(chǔ)科學(xué)上的能力正在逐漸展示出來，例如美國的費(fèi)米國家加速器實(shí)驗(yàn)室就曾利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中微子和高能亞原子粒子，最終神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案優(yōu)于人類科學(xué)家的定制模型。AI的發(fā)展與應(yīng)用，正在和HPC結(jié)合起來，把我們帶到了AI產(chǎn)業(yè)下一幕的揭幕時(shí)刻。在這一概念中，我們可以找到以下三個(gè)支撐點(diǎn)。

第一，隨著傳感器越來越多，在一些領(lǐng)域（如交通等）中數(shù)據(jù)量的規(guī)模會無限擴(kuò)大、數(shù)據(jù)更新的頻次也會無限接近實(shí)時(shí)變化，如此巨大的數(shù)據(jù)量下利用HPC 的多機(jī)并行/高速網(wǎng)絡(luò)/調(diào)度算法可以獲得更高效率，為AI發(fā)展提供強(qiáng)大的基礎(chǔ)工具。

第二， 中國自身HPC能力在全球名列前茅，在AI全球化競爭的前提下，這一能力將成為我們可利用的重要優(yōu)勢。

第三，在AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用后，對算法模型的更新迭代要求會越來越高?？焖偕踔翆?shí)時(shí)的更新模型在AI產(chǎn)業(yè)中正愈發(fā)普及。目前已經(jīng)有越來越多的企業(yè)和團(tuán)隊(duì)利用HPC來滿足AI產(chǎn)業(yè)對于計(jì)算速度的需求。

從浪潮自身的動作來看，除了推出i48這樣的創(chuàng)新型產(chǎn)品之外，浪潮已經(jīng)連續(xù)7年參加ISC。在此前的ISC上，浪潮也發(fā)布過可以隨需拓展適應(yīng)高密度計(jì)算的GX4，并與英特爾升級了KEEP計(jì)劃，搭建體驗(yàn)平臺幫助更多用戶體驗(yàn)深度學(xué)習(xí)+HPC的高效應(yīng)用。

也就是說浪潮早已在產(chǎn)品和框架上發(fā)力，在AI+HPC的浪頭上滑翔。

不知道在AI+HPC的浪頭之后，下一波海水涌動會在何時(shí)來臨。我們能確定的，只有準(zhǔn)備好動作，才能乘風(fēng)破浪。

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