市场资讯|中国工程院院士王恩东:巨量化将成为未来AI发展的重要趋势
10月26日下午消息 , 在2021人工智能计算大会(AICC 2021)上 , 中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东表示 , 生态离散化已成为制约人工智能技术上水平、应用上规模、产业上台阶的瓶颈所在 。 他建议 , 一方面要重视智算系统的创新 , 另一方面要加快推动开放标准建设 , 让算力好用、易用 。
【市场资讯|中国工程院院士王恩东:巨量化将成为未来AI发展的重要趋势】在王恩东看来 , 人工智能从5、6年前的 “黑科技” , 变成今天的“热科技” , 背后离不开算力支撑能力的巨大飞跃 。 2020年以GPU为代表的AI加速芯片所交付的计算力总和 , 已经超过了通用CPU , 预计到2025年 , 加速芯片所提供的计算力可能超过80% 。
在他看来 , 人工智能的规模化发展 , 算力已经成为决定性的力量 , 智慧计算已成为智慧时代的核心生产力 。
“人工智能带来了指数级增长的算力需求 , 计算产业正面临多元化、巨量化、生态离散化交织的趋势与挑战 。 一方面 , 多样化的智能场景需要多元化的算力 , 巨量化的模型、数据和应用规模需要巨量的算力 , 算力已经成为人工智能继续发展的重中之重;另一方面 , 从芯片到算力的转化依然存在巨大鸿沟 , 多元算力价值并未得到充分释放 。 ”如何快速完成多元芯片到计算系统的创新 , 已经成为推动人工智能产业发展的关键环节 。
在王恩东看来 , 我们能造出性能强大的火箭发动机 , 但要想造出安全、高性能的运载火箭 , 还要在循环、控制、结构等很多领域做大量的工作 。 “芯片到计算系统同样如此 , 需要完成体系结构、信号完整性、散热、可靠性等大量系统性设计工作 。 ”王恩东用生动形象的比喻 , 诠释了芯片到算力转化过程中计算系统创新的价值所在 。
未来 , 人工智能如何发展出像人类具备逻辑、意识和推理的认知能力 , 是人工智能研究一直在探索的方向 。 但目前 , 通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型 , 则被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向 。 王恩东认为 , 随着巨量模型的兴起 , 巨量化已成为未来人工智能发展非常重要的一个趋势 。
“人工智能的技术链条、产业链条是脱节的 , 生态离散化已成为制约人工智能技术上水平、应用上规模、产业上台阶的瓶颈所在 。 多元化、巨量化、生态化给整个计算产业带来的挑战是空前的 。 ”王恩东表示 。
在他看来 , 要想释放多元算力价值、促进人工智能创新 , 首先要重视智算系统的创新 , 加大人工智能新型基础设施建设 , 把从技术到应用的链条设计好 , 从体系结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成既分工明确又协同创新的局面;此外 , 还需要加快推动开放标准的建设 。 (文猛)
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