针对不同AI任务的计算特点 ， 浪潮AI服务器的精细化调优能力也走在前列 。 在2020年的MLPerf? V0.7评测中 ， 浪潮信息开创性提出效率更高的图像分类（ResNet50）收敛性优化方案 ， 即在ImageNet数据集上 ， 仅使用85%的迭代步数就达到了75.9%的目标精度 ， 该优化方案将训练性能提升了15% 。 目前 ， 该方案已被MLPerf社区成员普遍采纳 。 此外 ， 在本次V1.1竞赛中 ， 浪潮信息对Resnet任务中的图像的前处理进行了优化 ， 使用DALI框架并在GPU上运行解码 ， 解决了CPU运行的计算瓶颈 ， 实现了浪潮信息在ResNet任务上连续3届领先 。
由此看 ， 本次浪潮AI服务器在8项AI训练任务中 ， 取得7项冠军 ， 正体现了浪潮AI服务器对多元AI计算场景的洞察和深刻理解 。
除了具备系统级的创新能力外 ， 我们认为在解决这些市场和用户痛点及满足他们需求的同时 ， 系统厂商还能形成自己对于相关产业发展趋势的洞察和理解 ， 做到先知先觉 ， 并率先付诸于行动 ， 进而形成市场先发和领先优势 。
例如鉴于人工智能在算法领域的不断突破 ， 不同数值精度带来了跨度更大的计算类型 ， 对计算芯片指令集、架构的要求更加细分 。 对此 ， 图灵奖获得者 John Hennessy和 David Patterson2019年共同发表的《计算机架构的新黄金时代》 ， 详见原文https://cacm.acm.org/magazines/2019/2/234352-a-new-golden-age-for-computer-architecture/fulltext中提出：当摩尔定律不再适用 ， 一种更以硬件为中心的针对特定问题领域定制设计计算机体系架构的方法DSAs(Domain-Specific Architectures)会成为主导 ， 这种设计的核心在于针对特定问题或特定领域来定义计算架构 。
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而我们从系统厂商浪潮信息上述的系统级创新不难判断 ， 其不仅对于计算产业的发展趋势早有认知（例如率先推出采用GPU加速的AI服务器实例 ， 并至今引领这一市场） ， 且已经通过自身的系统级创新能力正在化解摆在业内面前、让新的计算架构真正落地所面临的挑战（如我们前述阻碍AI芯片充分发挥算力产生的产业链鸿沟） 。 而这也是中国系统厂商霸榜MLPerf?榜单背后的又一个重要原因 。
服务数字经济 ， 智算时代迎挑战仍需更多
众所周知 ， ICT产业的创新最终都是要为市场和用户服务 。 而在人工智能为代表的智算时代同样如此 。 我们前述AI计算系统创新的根本目的 ， 最终还是要让算力、算法和数据去服务数字经济 ， 去支撑科研创新 ， 去推动智慧转型 ， 这就需要加大以AI计算为核心的智能计算中心—这一新型人工智能基础设施建设 ， 以此推动AI产业化、产业AI化和政府治理的智能化 。
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