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“新基建”下,人工智能有哪些“主線任務”?

2020-04-27 16:56
AiChinaTech
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當下,數字技術創新與實體經濟的發展已然密不可分,2018年中國數字經濟規模為31.3萬億元,占到GDP總產值比重的34.8%,預計2019年這一數字將達36億元。高速發展的背后,是互聯網、人工智能企業的技術投入與相關產業的應用落地。一批優秀的人工智能初創企業正在發力,如商湯科技、曠視科技、優必選科技、平安科技、極鏈科技等,AI+安防、AI+交通、AI+醫療、AI+視頻、AI+金融等產業結合的快速商用化。數字經濟高速發展的同時,國家戰略層面也提出了更具發展目光的規劃,即為經濟社會的創新、協調、開放、共享發展提供底層具有乘數效應的戰略性、網絡型基礎布局“新基建”。

“新基建”是以技術、產業驅動,具備集約高效、經濟適用、智能綠色、安全可靠特征的一系列現代化基礎設施體系的總稱。2020年“新基建”這一詞匯在多個國家級重要會議中被頻繁提出,其建設核心主要涉及5G、大數據中心、人工智能、工業互聯網、特高壓、系能源汽車充電樁、高鐵軌道交通這七大領域,建設內容細分涵蓋了基礎配套、平臺建設、產業應用等多方面細節。以人工智能為例,主要建設方向包括:AI芯片底層硬件發展;通用智能計算平臺搭建;智能感知處理交互能基礎研發中心建設;人工智能創新發展試驗區建設等。

任務一:加大「AI芯片」開發力度

“新基建”|人工智能有哪些“主線任務”?

2019年世界人工智能大會上展出了包括華為、平頭哥、依圖、紫光展銳、寒武紀以及地平線在內的AI企業共10款芯片。隨后阿里云棲大會上,平頭哥又推出含光800AI芯片,此芯片是專為人工智能視覺場景二推出的高算力芯片,現場演示了:“在城市大腦中實時處理杭州主城區交通視頻,需要40顆傳統GPU,延時為300ms,使用含光800僅需4顆,延時降至150ms,成本僅為傳統GPU的十分之一”。拿10億張商品圖片來進行識別對比,GPU算力識別需要1個小時,而含光800可以5分鐘完成。

AI芯片和傳統芯片在制作工藝上沒有太大的差別,區別在于性能功效上,比如執行AI算法時AI芯片的效率會更高,CPU、GPU的算法效率低,對于商用而言仍有不足。AI芯片服務于AI算法,在圖像識別、視頻識別等領域常用的是CNN卷積網絡,在語音識別方面主要是RNN,前后算法區別很大,但是本質上都是矩陣或vector的乘法、加法,然后配合一些除法、指數等算法。

在同一條件下執行AI算法時,拿IBM的POWER8(CPU)和谷歌TPU1(GPU)對比時,POWER8一秒鐘的巔峰計算次數大約為64Gops,谷歌TPU1一秒鐘的巔峰計算次數大約為90Tops。

AI芯片則會優于CPUGPU,含光800,在Rsenet50 v1條件下,含光800算力的峰值性能達到78563IPS;峰值能效達到500IPS/w。可等同于10顆GPU的算力。

現階段,人工智能與其他產業間的結合應用逐漸成熟,算力需求與日俱增。為了匹配產業級、城市級的項目需求,AI芯片的需求逐漸顯現。

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