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              解決AI人工智能痛點和焦點迫在眉睫

              發布日期:2021-06-22 閱讀次數:2827


              近來,關于兩個辛丑年對比的話題刷屏朋友圈,除了關于國力與底氣的討論外,了解中國力量在軟實力方面的崛起,這就是科技力量的變化。

              說到技術,我們首先想到的是5G、大數據、萬物互聯、人工智能等熱門詞匯。不可否認,人工智能是這些新興信息技術中的流行炸雞,也是未來工業、社會甚至國力發展的底氣。

              令人高興的是,國內人工智能領域近年來取得了許多新的突破和成績,在最近有關部門發表的《2020人工智能中國專利技術分析報告》中,截至2020年10月,中國人工智能專利申請量累計達到69.4萬件,比上年增加56.3%的IDC相關調查報告顯示,2020年全球各國AI計算發展水平統計顯示,中國人工智能服務器占世界市場的三分之一左右,成為世界人工智能產業發展的中堅力量。

              人工智能

              但在討論國內人工智能領域的熱門話題時,也有不少挑戰和隱憂困擾著眾多參與者,特別是AI應用和落地過程中,痛點和焦慮也隨之出現,如果總結一下,可以把重點放在三個問題上:

              1.如何解決人工智能計算能力短缺和高成本企業之間的矛盾?

              2.能否建立類似水電供應的AI計算能力基礎設施?

              3.如何協同行業在AI應用落地過程中迎接工業AI的浪潮?

              破局無疑要從滿足行業需求和鞏固發展基礎入手。

              需求爆發,壓力暴漲。

              沒有工業,沒有人工智能,沒有企業,沒有人工智能,人工智能已經迅速滲透到各行各業的發展和建設中,這是不爭的事實。

              然而,太多的問題也隨之而來:簡而言之,各行各業對人工智能需求的食欲越來越大,但人工智能能力供給不足,成本飆升。這正是人工智能供需的痛點和矛盾。

              需求的變化有兩點值得注意:一方面是數量的增加,另一方面是質的變化。

              2020年6月至8月,IDC對中國企業的人工智能應用需求進行了專題調查和研究。研究發現,企業對人工智能帶來的價值有了更深的認識,企業在人工智能應用中采取了更積極的措施。

              從理解的角度來看,這其中最大的變化體現在對人工智能新應用場景的嘗試上,即除了已經被多個行業驗證的通用場景外,不同行業的用戶還在根據自己的行業特點積極嘗試,開辟一些新的碎片應用場景。

              數據顯示,超過90%的企業正在使用或計劃在未來三年內使用人工智能。其中,大多數企業使用公共云、私有云和本地部署的混合架構來部署人工智能應用,而74.5%的企業希望未來能使用具有公共設施意義的新型人工智能基礎設施。請注意,這種期望也是不同地區和不同規模企業的共識。

              除數量變化外,AI計算能力方面的質變更為引人注目。

              說到質變,首先要說AI模型。其中最有代表性的是打敗李世石的AlphaGO,OpenAI實驗室去年推出的GPT3。前者是眾所周知的圍棋天賦,后者是去年發布后AI科學領域的震蕩。

              事實上,許多人工智能模型的不斷出現,最終目標是具有更高的等級智能。每次模型的智能化程度提高,模型都變得越來越復雜,模型尺寸也呈現爆炸式增長。這里有一個不太合適的比喻。如果我們把施瓦辛格主演的《終結者》中的天網視為人工智能可以達到的最高水平,那么從2012年開始出現的AlexNet網絡模型,以及未來幾年的ResNet、Transformer、BERT到GPT-3的優秀人工智能模型,如天網。

              特別是OpenAI實驗室推出的GPT-3自然語言模型,有1750億語言模型參數,經過訓練已能寫詩、寫樂譜,回答歷史、天文等問題,甚至涉足醫學領域,被一些科學家稱為幼年天網。同時,它也是名副其實的算力吞噬者。

              顯然,越先進的大型人工智能模型需要消耗越多的計算資源。如果沒有強大的計算能力支持,培訓一個先進的模型需要花費的時間和金錢——這絕對是許多人無法想象的。

              舉例來說:媒體機構對量子位進行了估算,訓練一個GPT-3模型需要一個GPU運行355年;它的訓練費用大約是600-1200萬美元。另一方面,Resnet-152模型出現在2016年,各個方面的成本都不到GPT-3的三分之三。

              你認為這很可怕嗎?事實上,2021年1月,谷歌大腦的科學家剛剛宣布,他們設計的簡化和稀疏的架構(SwitchTransformer)可以將語言模型的參數擴大到1.6萬億,這是GPT-3的近十倍。

              人工智能

              不需要咂舌,這是AI進化過程中不可逆轉的質變。

              中國工程院院士鄭緯民曾指出,下一代人工智能的發展迫切需要建設大規模的人工智能計算基礎設施。GPT-3取得了很好的進步,但與人類智能仍有差距,下一代人工智能模型可能超過萬億參數。如今,這個萬億參數的人工智能巨獸已經到來。

              從理解的角度來看,承載人工智能的新計算能力基礎設施的供應水平將成為直接影響人工智能創新迭代和工業人工智能應用落地的關鍵因素。對計算能力的渴求和對人工智能模型的智能追求已經越來越迫切地將人工智能計算能力基礎設施建設的話題提到了重要環節。

              人工智能計算能力的建設迫在眉睫。

              隨著模型尺寸的擴大,如何實現高效的AI訓練和計算,關系到AI生產開發的效率,實現高效的AI模型訓練的重要支持是能夠在更短的時間內完成大規模的AI計算,對AI產品的反復效率和成功至關重要。

              那么,如何創造強大的計算能力支持能力,如何有效降低培訓先進AI模型所需的時間和金錢呢?

              首先,計算能力并不完全取決于芯片的能力。隨著越來越多的高級AI模型培訓開始尋求巨大的計算能力支持,計算能力受到芯片技術的物理限制越來越明顯,芯片制造技術水平的提高速度已經落后于算法模型,有些模型已經接近AI計算能力的極限。如果計算能力受到限制,算法模型的不斷創新也將受到限制。因此,計算能力已經成為未來人工智能應用突破的決定性因素。

              此前,國際數據中心聯合浪潮集團發布的《2020-2021中國人工智能計算能力發展評估報告》還指出,到2020年,中國GPU服務器仍占據約95%的市場份額,是數據中心人工智能加速計劃的首選。未來幾年,隨著推理工作負荷在各個行業的應用越來越大,其他類型的加速芯片如FPGA和ASIC將在各個領域使用。

              IDC預計到2024年,其他類型加速芯片的市場份額將迅速發展,人工智能芯片市場將呈現多元化趨勢。該報告強調,服務器是人工智能基礎設施的核心,到2020年,中國人工智能基礎設施的市場規模將達到39.3億美元,其中服務器支出占87%。

              可見,人工智能服務器技術的不斷創新,包括多種互聯方式和拓撲架構,以滿足不同應用場景的需要,同時,人工智能基礎設施也在向開放式架構發展,以滿足下一代高效、靈活、可擴展的人工智能數據中心的需要。

              這里要強調一個關鍵詞:智能計算中心。事實上,當去年4月的浪潮提出智能計算中心的概念時,它指出智能計算可以像水電一樣成為社會的基本公共服務。

              智能計算中心的意義在于通過計算能力的生產、聚合、調度和釋放,有效支持數據開放共享、智能生態建設和產業創新聚集,有效促進人工智能產業化、產業人工智能化和政府治理智能化。智能計算中心的內涵有四個要點:一是計算能力公共基礎設施;二是計算架構技術領先,生態成熟;三是計算能力、數據和算法的整合平臺;第四,以產業創新升級為目標。

              這四點是解決上述行業應用需求爆發、計算能力短缺、成本高企業、人工智能技術發展對計算能力支持等痛點的最佳途徑。結合國家戰略性新興產業以人工智能為主的發展規劃,人工智能計算能力在基礎設施層面的意義更加突出和緊迫。

              從去年兩會政府兩會政府工作報告中提出的新基礎設施,明確了人工智能、特高壓等新技術發展技術方面的基礎設施建設。在最近發布的十四五規劃建議中,人工智能和量子信息、集成電路工智能和量子信息和集成電路排名前三。因此,人工智能作為新一輪產業智能變革的核心驅動力,將推動數萬億美元的數字經濟產業升級轉型。另一方面,作為人工智能計算能力的重要載體,實現計算能力、算法和數據全面整合的智能計算中心將為新基礎設施發展所需的未來計算能力基礎設施提供重要的參考定義。

              或許有人會問,政府部門、不同行業、大中小企業能從智能計算中心等基礎設施中獲得什么?

              一是推動國內AI產業化浪潮的創新發展;

              智能計算中心作為人工智能軟硬件技術的集成載體,為人工智能產業的發展提供了大規模的數據處理和高性能的智能計算支持,使人工智能技術能夠更有效地實現培訓、推理等學習過程。智能計算中心的建設,一方面將推動平臺+應用+人才三位一體的新型AI產業發展模式,另一方面也將完善計算+生態體系,加快從基礎到應用的人工智能產業鏈形成。

              二是推動產業AI化轉型升級;

              正如公共云對企業信息化轉型所帶來的好處一樣,智能計算中心作為一種新型的基礎設施,可以幫助企業低成本、高效率地實現數字化轉型。各類企業,可根據業務需要,依托智能計算中心提供的AI模型庫、AI計算能力調度平臺等,自動生成適合實際需要的商業系統模型。與此同時,智能計算中心通過提供計算能基礎設施和通用軟件服務,與產業鏈上下游相結合,可為企業提供完整的AI服務鏈,有助于實現AI供給與需求的高效對接。

              最后,幫助政府管理能力的現代化;

              在當前智能城市建設過程中,智能計算中心融合人工智能、互聯網、大數據、云計算等信息技術,迅速集中在線各類管理主體,提供數據分析、云計算平臺、算法和計算能力等工具和資源,大大提高社會管理過程中的數據計算、分析、挖掘能力,積極推進政府管理能力的現代化。

              當然,這其中最重要的是計算經濟賬戶,提高效率,降低成本是基礎設施對所有行業最大的幫助。智能計算中心作為計算能力生產供應平臺,在構建過程中以融合開放的結構計算系統為平臺,以數據為資源,以免費或低成本提供大量開放源碼的人工智能算法及其代碼

              同時,智能計算中心可以通過平臺打開界面,向IT基礎薄弱的企業輸出行業領先企業的算法能力、數據資源和運營服務,大大降低了整個社會的AI應用成本。

              從這些方面來看,智能計算中心作為新時期基礎設施建設的必要性不言而喻,迫切性不言而喻。

              工業AI化-獨樂樂不如眾樂樂。

              從這些方面來看,人工智能計算能力作為基礎設施建設的價值和意義已經非常明確。那么,在這種基礎產業變革中,浪潮想扮演什么樣的角色呢?

              從IDC發布的2020HI《全球人工智能市場半年度跟蹤報告》可以看出,目前全球半年度人工智能服務器市場規模已達55.9億美元,市場份額為16.4%,居全球人工智能服務器市場首位。從這個角度來看,浪潮可以在人工智能產業化的浪潮中繼續領先。

              但去年年底,當聽到AI&HPC總經理劉軍在一些公共場合分享自己的觀點時,有一句話引起了人們的關注。從市場水平來看,人工智能產業化是一個1000億級市場,人工智能產業化是一個萬億級市場。我們可能會走得更快,我們可能需要趕上工業人工智能。

              人工智能產業化和人工智能產業化在文字上的細微差異,背后卻是科技產業在人工智能應用場景中的巨大差異。幫助所有行業落地和應用人工智能是無限廣闊的市場和長期可持續的未來。

              在這些因素中,浪潮要做的不是自己一家獨大,而是與更多的合作伙伴合作,共同擴大這一萬億市場,實現雙贏。它也是浪潮智算中心在新基礎設施建設過程中所扮演的角色。

              一方面,智能計算中心的建設應滿足三個基本條件:開放標準、高效集約和普適包容性;另一方面,該系統將繼續投入到人工智能時代的三個要素中——計算能力輸出、服務能力優化和人才培養。從理解的角度來看,只有在構建以人工智能計算能力為核心的基礎設施的過程中,幫助和促進生態伙伴的優勢互補和強大聯合,共同實現行業最終用戶,才是智能計算中心的商業核心價值。這個人工智能時代的多贏理念確實遠遠超過了傳統意義上的人工智能產業化。

              從浪潮過去一段時間的各種措施可以看出,它一直在推動智能計算中心信息技術基礎設施建設向更深更廣的領域發展。自1993年浪潮成功開發中國第一臺小型計算機服務器以來,經過近30年的積累,浪潮克服了高速互聯芯片、關鍵應用主機、核心數據庫、云數據中心操作系統等一系列核心技術?,F在,圍繞智能計算中心,浪潮不斷深化,開發出硬件重建的智能計算中心計算系統,以及軟件定義的智能計算中心操作系統等。同時,許多業務浪潮和合作伙伴也在嘗試打造智能計算中心的底層,為政府和行業用戶提供端到端的智能服務,輸送源源不斷的計算能力。

              可以肯定的是,工業人工智能應用應該深入到每個行業的應用實踐中,具體的產品和挑戰應該選擇合適的算法、模型和處理方法。浪潮與許多了解行業應用場景的開發商、軟件提供商和集成商攜手,與這些合作伙伴共同完成行業應用的落地。目標不僅是利己利他,還是徹底了解人工智能與綜合國力發展之間的邏輯關系。

              從這個角度來看,智能計算行業作為數字經濟的重要載體,將成為新興力量,帶動全球數字經濟繁榮。未來人工智能計算需求將占計算需求的80%以上,智能計算正成為未來經濟的主要增長點之一。然后,順勢而為的浪潮也將在這種增長趨勢中發揮引人注目的作用。

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