加速產業AI化！浪潮提出“元腦”生態計劃，要成就行業AI大腦

魚羊 2019-08-29 12:53:32 來源：量子位

魚羊 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

AI浪潮，接下來如何改變世界？

走進AICC2019人工智能計算大會的現場，答案不難發現。

AICC大會由中國工程院信息與電子工程學部主辦，浪潮集團承辦，是AI計算的國內最權威的大會之一。

在這里，國內視覺、語音、自動駕駛等各個人工智能領域最優秀的公司齊聚一堂，各展拳腳。也有順豐、招商銀行這樣傳統產業公司展現AI智慧。

而AI正往何處去？正如中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東在大會上所說：

現在人工智能正在從AI產業化向各個產業AI化的方向發展。

并且作為基礎設施提供方，浪潮也給出了應對之策。

不是推出產品，而想構建生態。

這個生態的名字叫”元腦生態“，它不獨屬于某一個企業，而將屬于整個行業。

浪潮希望，通過推動元腦生態，聚合產業力量，以計算力+生態的方式，加速中國產業AI化進程。

浪潮集團AI&HPC總經理劉軍這樣提出：

在雙重挑戰下驅動升級是產業AI化時代下的共同課題。

應以生態之力，成就行業大腦。

所謂”雙重挑戰“，正是指產業AI化時代，不同行業的多元化需求顯現，帶來技術與商業的雙重難題。

比如政策與安全考量下的公有云交付VS私有云交付。

比如AI技術快速變現的通用型開發需求與各行業精細化場景開發需求之間的差距。

賦能產業的元腦生態

劉軍說，AI產業化會帶來千億規模的巨大市場，而產業AI化將是十倍于AI產業化的機會，是一個萬億級別的龐然大物。

這是這一波AI浪潮中必須抓住的巨大機遇。

所以元腦計劃的核心宗旨是，高效聚合產業力量，促進產業AI化融合落地和創新發展。

要實現這個目標，不能光靠浪潮。

元腦在今年4月的浪潮數據中心合作伙伴大會上就已經登場，幾個月以來，浪潮對產業AI化的理解又進一步深入。

浪潮AI&HPC副總經理趙帥說，他們意識到，元腦僅作為一個產品組合是不夠的。

元腦不是浪潮的產品，是大家的產品，元腦也是AI的一個生態體系。

所以，元腦生態不獨屬于某一個企業，而是左手伙伴+右手伙伴+浪潮的三元素結合。

所謂左手伙伴，是具備AI功能開發核心能力的科技公司，比如阿里，科大訊飛等人工智能領先科技公司。

右手伙伴則是具有實施AI整體解決方案能力的SI（系統集成商）、ISV（獨立軟件開發商）。

浪潮則將在這個生態中共享領先的計算架構和服務，成為銜接各方的橋梁。

在此生態中，生態伙伴能以最高效的方式提取所需，最大化發揮所長，實現最先進的AI核心能力和最實際、最可操作的落地部署能力的強強聯合，共同給行業最終用戶交付符合AI時代所需的產品、能力及解決方案。

也就是說，元腦生態將成為一片肥沃的土壤，成就各個行業中能把握住機遇的有準備的人，催化行業大佬的誕生。

生態背后的硬實力

正如肥沃的土地中包含豐富的營養物質。

元腦生態中，浪潮將共享三大核心平臺能力，囊括計算、資源、算法三大方面。

計算，是高效創新的AI計算平臺。

作為一家在過去兩年當中，在中國AI服務器市場份額都超過50%以上的公司，浪潮在硬件方面有著深厚的積累。

面對于AI創新效率而言至關重要的算力問題，浪潮不僅針對不同場景下不同的應用負載需求，推出了一系列AI加速芯片和加速卡，比如業界最高浮點計算能力的F10A，內置了高速緩存的可重構超低延遲AI加速卡F37X。

還建立了非常全面的人工智能服務器陣列。

面向訓練，有全球市場上最暢銷的超級AI服務器AGX-2，2U空間內能集成8顆GPU，能提供極致的計算密度，實現強勁的性能。

NF5488M5，業界首款支持NVSwitch高速互聯的4U8GPU AI服務器，實現了8顆V100之間的全互通無阻塞通信，6通道的Switch架構，P2P帶寬可以達到300GB每秒。

AGX-5，全球最強大的AI計算主機，單機計算性能達到每秒2千萬億次。

面向推理，有NF5468M5這樣的彈性AI云服務器，可以在4U空間能集成20塊推理加速卡，既支持英偉達的P4/T4，也支持寒武紀的ML100、ML270和眾多FPGA加速卡。

邊緣計算端，也有5250M5這樣支持壁掛式和機架式安裝，對于部署環境可以因陋就簡的AI服務器，適用于自動駕駛、智慧城市這樣的落地場景。

這樣的計算平臺，實力不可謂不強大。

以NLP應用場景為例，NF5488M5就是目前性能最好的Transformer訓練服務器。在與同類型產品的性能比較中，基于NF5488M5服務器加速的Transformer，在GLUE基準上訓練至80.4%，訓練時間能減少67%。

不止如此，通過參與OCP開源社區的方式，浪潮正在與世界領先的AI芯片公司攜手，推動AI加速器模塊的標準化，實現AI計算芯片輕松的更換升級。

在這其中，浪潮貢獻了基于OAM的通用基板設計，以此連接AI芯片和超大AI數據中心的需求。

第二個平臺，是AI資源平臺。

更敏捷高效的資源管理，以及更高的開發效率，對AI協作開發而言至關重要。畢竟，AI計算資源是非常昂貴的。

浪潮開發的AIStation，就能提升整個計算資源的利用率。顯存調度利用率提升50%，GPU使用時間提升1.3倍，親和調度提升20%。

浪潮方面表示，AIStation能支撐從模型開發，到模型部署，再到應用開發的全流程；支持統一的帳戶系統，AI計算資源管理，訓練數據系統，鏡像系統和AI模型庫。

最后是AI算法平臺。

多樣化又便捷高效易部署的算法工具能幫助實現AI方案的快速交付。隨著產業AI化時代的到來，不同行業、不同落地場景對網絡模型的要求越來越精細化，這使得快速建立機器學習模型成為一個難點。

浪潮的解決方案是，基于自動機器學習的AutoML Suite。

谷歌的AutoML早就名聲在外，但問題是，想使用谷歌的AutoML，就必須在谷歌的公有云上進行部署。

這對于那些對安全性保密性要求較高的行業來說，是不能接受的。

AutoML Suite解決了這個痛點。它可以實現一站式本地化學習，同時還支持多節點和多GPU擴展，不僅能幫助產業客戶實現自動機器學習，還非常高效。

比如在鐵道巡檢上的應用。鐵道巡檢是一個非常復雜的場景，在一條鐵道上有上千種不同的零件，對不同的零件進行故障率檢測，對于模型算法的建立來說是一個巨大的挑戰。

這時，AutoML Suite就派上用場了。實測的結果顯示，即使在樣本比較少的時候，用AutoML Suite建立的模型和人工專家建立的模型，質量能保持在統一的水平線上。

此外，浪潮還開源了智能化引擎TF2。TF2基于FPGA，在全球范圍內首先采用DNN位移計算技術加速FPGA應用部署。

它可以壓縮PyTorch、TensorFlow、Caffe等主流架構訓練出來的網絡模型，再對其進行編譯，自動生成運行文件，有效提升跨端部署的生產效率。

開源地址：https://github.com/TF2-Engine/TF2

不僅是在算法工具上，在計算系統性能的評測標準上，浪潮也在推動工業界AI的Benchmark。

為此，浪潮牽頭建立了SPEC組織下的深度機器學習委員會SPEC-ML，專注于工業標準的AI計算性能和效率評估。

構建生態，真不是說說而已，在其背后，是有過硬的技術為支撐。

One More Thing

在AICC2019上，劉軍宣布，浪潮將與百度共建AIStation和飛槳（Paddlepaddle）聯合方案，與VMware共建AIStation和vSphere AI私有云方案。

生態建設，行動比語言來得更快。

— 完 —