算力推動(dòng)數(shù)據(jù)處理和算法演進(jìn)
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算力推動(dòng)數(shù)據(jù)處理和算法演進(jìn)
算力、算法和數(shù)據(jù)是人工智能的三個(gè)基本要素,在人工智能的實(shí)際應(yīng)用中缺一不可,在人工智能發(fā)展的進(jìn)程中相輔相成,在不同的發(fā)展階段各自發(fā)揮著核心作用。
算法
算法是人工智能早期研究和發(fā)展的熱點(diǎn),從人工智能概念提出開始,算法一直在不斷地發(fā)展和演進(jìn)。從供給的角度來(lái)看,學(xué)術(shù)界是人工智能理論和算法的開創(chuàng)者,在人工智能理論和算法的早期發(fā)展過程中起到了核心的作用,從決策樹到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí),推動(dòng)算法不斷演進(jìn)和進(jìn)步;2010年之后,TensorFlow和Caffe框架相繼誕生,互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始更多地投入對(duì)算法和算法框架的研究,并以互聯(lián)網(wǎng)的方式和開源的精神推動(dòng)了算法的發(fā)展,促進(jìn)了算法與應(yīng)用的結(jié)合。
進(jìn)入新世紀(jì)之后,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及使人類進(jìn)入數(shù)字時(shí)代,數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng),各種類型的數(shù)據(jù)、各種格式的數(shù)據(jù)、各行各業(yè)的數(shù)據(jù)都以前所未有的速度產(chǎn)生并存儲(chǔ)下來(lái),為人工智能的發(fā)展提供了豐沃的土壤。
數(shù)據(jù)
在中國(guó),數(shù)據(jù)主要可以劃分為兩類:行業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。行業(yè)數(shù)據(jù)主要掌握在政府和政府主導(dǎo)的金融、電信、制造、醫(yī)療、能源等行業(yè)巨頭和政府管理機(jī)構(gòu)手中,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要掌握在BAT等頭部互聯(lián)網(wǎng)公司手中。數(shù)據(jù)量不再是一個(gè)問題,唯一需要考慮的是如何處理和使用數(shù)據(jù)?使之更適合為人工智能系統(tǒng)所用;如何打破數(shù)據(jù)的壁壘,將更多的數(shù)據(jù)開放出來(lái),并保證數(shù)據(jù)的安全和隱私保護(hù)。
中國(guó)在2017年6月1日發(fā)布并實(shí)施了《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》,該法第三十七條中明確規(guī)定:“關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營(yíng)者在中華人民共和國(guó)境內(nèi)運(yùn)營(yíng)中收集和產(chǎn)生的個(gè)人信息和重要數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)在境內(nèi)存儲(chǔ)?!?,網(wǎng)絡(luò)安全法等法律法規(guī)為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和應(yīng)用提供了法律依據(jù)。
算力
在人工智能的三個(gè)基本要素中,算力的提升直接提高了數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量,提高了算法的效率和演進(jìn)節(jié)奏,成為推動(dòng)人工智能系統(tǒng)整體發(fā)展并快速應(yīng)用的核心要素和主要驅(qū)動(dòng)力。
人工智能計(jì)算具有并行計(jì)算的特征,按照工作負(fù)載的特點(diǎn)主要分為訓(xùn)練(training)和推理(inference)。傳統(tǒng)的通用計(jì)算無(wú)法滿足海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算的要求,于是以CPU+GPU為代表的加速計(jì)算得到了快速的發(fā)展,成為當(dāng)前主流的人工智能算力平臺(tái);推理類工作負(fù)載具有實(shí)時(shí)性要求高、場(chǎng)景化特征強(qiáng)、追求低功耗等特征,在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下呈現(xiàn)明顯的差異化,除了GPU加速計(jì)算解決方案以外還出現(xiàn)了眾多新的個(gè)性化算力解決方案。
算力的提升是個(gè)系統(tǒng)工程,不僅涉及芯片、內(nèi)存、硬盤、網(wǎng)絡(luò)等所有硬件組件,同時(shí)也要根據(jù)數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用的實(shí)際情況對(duì)計(jì)算架構(gòu)、對(duì)資源的管理和分配進(jìn)行優(yōu)化。目前提升算力的手段也主要是兩種,一種是與應(yīng)用無(wú)關(guān)的,通過對(duì)架構(gòu)和核心組件的創(chuàng)新,提升整體系統(tǒng)的算力水平;另一種是與應(yīng)用強(qiáng)相關(guān)的,通過定制芯片、硬件和系統(tǒng)架構(gòu),為某個(gè)或某類應(yīng)用場(chǎng)景和工作負(fù)載提供算力。
(文字/程紅琳)
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