AI技术发展步入快车道,看国内外行业大咖如何助推“芯”突破|bet9九州登录入口

栏目:茶油

更新时间:2021-02-15

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4月9日,第二届人工智能应用于创意全球峰会在深圳五洲酒店举行。

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本文摘要:4月9日,第二届人工智能应用于创意全球峰会在深圳五洲酒店举行。

4月9日,第二届人工智能应用于创意全球峰会在深圳五洲酒店举行。深圳市人大常委会副主任、深圳市科协主席,深圳市福田区委常委、副区长黄伟,深圳源创力离岸创意中心总裁周,深圳市科协秘书长、办公室主任林兆武,深圳市福田科技创新局、发展改革局、工业和信息化局负责同志出席峰会。一年一度的AI活动由深圳市科协、福田区科技创新局、坤运科技、坤运人工智能应用创意研究院、源创力创意中心主办。汇聚了国内外AI领域的政府领导、“最弱大脑”、来自世界顶尖科技企业的行业领袖、互联网巨头、行业和投资界,畅谈人工智能的美好未来。

与此同时,坤运科技公布了全球首个基于数据流技术的标准化人工智能基础设施——自定义数据流CAISA架构和端到端自动编译工具chain RainBuilder,并在国内搭建了一个几乎具有自律产权的AI芯片架构,有效计算出效率大大领先国际水平,为人工智能算法的缓慢应用获得了高性能计算支持,推动了我国人工智能芯片领域的技术创新和发展。作为反对派媒体,一鸥受邀参加峰会。董事长发言、区副省长黄伟发言、国际AI领域权威共享、AI前沿技术突破贡献、公(龚三元)教授终身是人工智能神经网络学术界的大咖,分享迁移传播算法的问题以及如何解决,将AI带入3.0时代。

众所周知,今年的图灵奖颁给了迁移传播算法的发明者,即BP算法的杰弗里辛顿教授。可以说BP算法是深度自学习的基石之一,但它也没有无法解释、梯度消失等缺点,即把深度自学习网络变成一个不可读的黑箱,当网络深度降低时,自学习亲和力变短,很难完成算法训练。

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龚教授的团队明确提出了一种新的能够自学习内部神经元结构的神经网络结构,能够有效解决这个问题,是下一代AI算法的基础。有望将AI引入3.0时代。皇家工程院院士、帝国理工学院卢永清院士龚三元教授是坤运科技领先的创始人CSO,也是自定义计算领域的国际权威。他分享了自定义计算的可验证主题。

自定义计算是可重构计算最重要的分支,这种共享规定了神经网络在运行中的功能准确性测试。虽然神经网络已经在许多领域得到了有效的应用和发展,但由于其潜在的运行机制,很难用数学来解释深度自学习网络。为了防止神经网络的输出噪声造成推测结果的误差,陆院士明确提出了一种基于可重构硬件的推测结果测试方法。

这种检查方法通过使用少量硬件资源来监控电路中推测过程的功能、数据和定时,从而有效地检测推测过程中可能的错误。中国电子学会乔春明院士、清华大学魏少军教授是中国芯片领域的领军人物。这一次,他实现了软件定义芯片的共享:一种促进智能计算的方法。

阐述了一种可由软件定义的芯片的结构和设计。与传统的CPU、FPGA和ASIC设计相比,该架构可以实现软件编程和硬件编程的高效集成。

架构设计允许硬件随着软件的变化而动态改变芯片的功能,其核心d 南加州大学的魏少军教授、乔春明教授、ACM研究员和维克多普拉桑纳教授是FPGA边缘计算领域的国际专家。他分享了一个轻量级FPGA计算架构在边缘AI边缘计算中的应用。该架构用于HIVE处理器和SHARP软件框架,构建了基于FPGA的高性能AI加速器。

其核心是对模型的操作进行分区,从而在实际AI应用中构建有效数据区的高速处置,防止违宪操作。此外,FPGA加速器在数据处理前不会切换数据频域来分析数据密度策略,进一步构建有效的数据密度处理,优化系统运行时模型剪枝和分析的性能,从而显著提高FPGA运行性能。ViktorK。米兰理工大学的PrasannaIEEE和Cristina Silvano教授解释了一种方法,通过自动调整,mARGOt超越了性能优化。

在优化过程中,可以根据运行状态自动调整应用的运行参数,从而构建系统性能的优化。通过历史数据信息,提取系统中应用的关键性能参数,并将其分解到性能参考数据库中。在系统运行过程中,可以根据清晰的场景信息和参考数据动态调整核心性能参数和核心运行状态,以超越系统对场景的自适应,从而为实际场景中的应用领域,如新药研发和智慧城市自适应导航系统,构建性能优化。皇家学会会员、欧洲科学院院士、爱丁堡大学信息学院院士克里斯蒂娜席尔瓦诺(Cristina Silvano)和范文飞分享了如何将各种分段图形引擎应用于大数据分析场景。

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传统的分割图引擎优化可玩性强,成本高,无法在实际场景中大规模应用。为了解决这一问题,范院士将分布式思想引入到分词地图搜索引擎中,并在此基础上开发了分布式分词地图处理系统。它的核心思想是通过最小化重复计算和运算符来构建增量搜索。

系统中使用了一种新的自适应异步分段机制(AAP)来调整不同进程之间的协作,以提高整体性能。该系统应用于社交媒体、智库、欺诈检测等应用场景和领域。体重专家范与英特尔PSG人工智能、软件与IP产品营销总监托尼考尔(Tony Kau)和Inspur集团人工智能与高性能产品部总经理就AI加速产业发展之际,人工智能与创意技术应用的新进展进行了专业精彩的分享。

随着深度自学习算法的大发展,人工智能对计算能力的市场需求也越来越低,这为异构计算的加速发展赢得了土壤。2018年底,英特尔在重庆正式成立了仅次于全球的FPGA创意中心。AI领域有很多抢眼的动作。

在这次峰会上,托尼考分享和交流了英特尔FPGA在人工智能中的应用,也分享了与昆云在加速AI应用和在高校推广方面的理解与合作。托尼考(Tony Kau)作为中国第二大AI服务器制造商,Inspur集团拥有57%的市场份额,享有最弱的AI计算产品阵列和用于加速解决方案的端到端AI。这次总经理刘军分享了“人工智能计算的创造力和产业发展”的话题,探讨了人工智能技术创新和浪潮在着陆策略中的应用。

刘军超越了摩尔定律的局限,坤运宣布了世界上第一个标准化的底层AI架构——定制数据流CAISA架构,作为本次峰会的亮点。坤运科技创始人兼CEO牛新宇博士在会上宣布了定制化的数据流CAISA2.0架构。结合近30年来团队在数据流架构领域的积累,昆云的CAISA架构摒弃了传统的基于指令集的架构,是世界上第一个基于数据流技术创建的标准化人工智能基础设施 同时,坤运还宣布了针对数据流架构定制的RainBuilder编译器工具链。

CAISA2.0架构可以反对在Tensorflow、Caffe等开源框架下开发的主流深度自学习算法的无缝迁移,要求用户开始为CAISA架构编程。基于Arria10 SX160、SX660、GX1150和strax10gx2800系列的FPGA加速卡已经开发出来,并应用到产品落地上。随着对人工智能技术的理解和发展,牛新宇博士明确对人工智能芯片的计算能力提出了更高的排斥,计算能力成为要求算法落地的重中之重。特别是在云计算、自动驾驶、安防行业等领域。

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计算能力的提高对于带来更好的用户、更好的前端设备智能升级和更安全的自主车是必要的。正如图灵奖获得者约翰亨尼斯和大卫帕特森在图灵奖颁奖典礼上所说,未来十年,随着摩尔定律的逐渐饱和,人工智能芯片的峰值计算能力将逐渐变得无限饱和,架构效率将成为芯片性能的决定性因素,这将是未来十年计算架构的“黄金十年”。坤运科技自主研发的CAISA2.0架构和RainBuilder编译器工具链,并没有使用主流计算机架构下大规模分段指令集设计的思想,而是通过几乎不同的数据流架构,突破底层架构的效率瓶颈,最大化底层硬件的效率,在相同的峰值芯片性能下,为人工智能的应用获得更高的计算能力支持。

创建最差的AI芯片编译工具,CAISA架构的端到端自动编译工具链RainBuilder可用,使得人工智能更加简单。构建较慢的落地AI,满足不同算法研发的市场需求,需要有一个能够兼容各种算法框架,能够轻松快速构建算法加载硬件的编译工具。为了降低门槛,坤运公布了端到端自动编译工具链RainBuilder,这是一个针对深度自学习算法进行优化加速的开发工具链。结合CAISA架构的高性能特点,RainBuilder获得了从算法模型到芯片级算法部署的全套研发套件。

该套件主要由编译器和运行时组成。编译器包含一系列命令行模块,反对主流AI R&D框架模型的分析和优化,将模型转化为仅限于CAISA架构的中间通信和数据。运行时以编译器分解的中间通信和数据为输出,为用户获取非常丰富且易于理解的R&D模块,从而完成底层AI芯片硬件的高效应用。

(自定义数据流CAISA架构)RainBuilder使用起来非常简单方便。用户需要对底层硬件有很好的了解,才能慢慢开发出仅限于AI专用芯片的算法解决方案。从训练好的模型文件中,构造整个神经网络的回溯只需要两步。首先,调用编译器的命令行模块已经完成了模型的离线计划,对于一个模型,这一步只需要展开一次。

编译器获得一套端到端的优化流程,包括模型分析、校验节点裁剪、节点融合、模型分析和传输等。之后,用户只需要为特定的算法编写前后处理函数,Runtime不会自动完成算法模型对CAISA架构的高效调用。运行时包括很多针对CAISA架构的深度优化,比如硬件资源分配、运行时资源调度、软硬件分段、异常处理等等。此外,RainBuilder通过反对用户定义的运算符为不同的算法建立了高可扩展性。

用户只需要根据获取的模块构建自定义模块即可。RainBuilder不会自动将自定义运算符集成到计算图形中,并根据其特点完成了适当的计算和优化。获得了计算下一代人工智能的平台,坤运发布了一系列基于CAISA架构的AI产品,坤运高性能AI芯片接近工业市场。

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坤运还发布了一系列基于CAISA架构的产品,包括前端和边缘计算。还披露了应用于NVR和服务器的“雨人”AI芯片加速卡3代和“星空”AI加速卡2代已经在使用配备雨人加速卡的AI相机、智能无人机、智能操作系统盒和两个配备与合作伙伴共同开发的星加速卡的AI服务器。(RainBuilder端到端自动编译工具链)RainBuilder使用起来非常简单方便。

用户需要对底层硬件有很好的了解,才能慢慢开发仅限于AI专用芯片的算法解决方案。从训练好的模型文件中,构造整个神经网络的回溯只需要两步。第一步,调用编译器的命令行模块已经完成了模型的离线计划,对于一个模型,这一步只需要展开一次。

编译器获得一套端到端的优化流程,包括模型分析、校验节点裁剪、节点融合、模型分析和传输等。第二步,用户只需要为特定的算法编写预处理和后处理函数,Runtime不会自动完成算法模型对CAISA架构的高效调用。

运行时包括很多针对CAISA架构的深度优化,比如硬件资源分配、运行时资源调度、软硬件分段、异常处理等等。此外,RainBuilder通过反对用户定义的运算符为不同的算法建立了高可扩展性。

用户只需要根据获取的模块构建自定义模块即可。RainBuilder不会自动将自定义运算符集成到计算图形中,并根据其特点完成了适当的计算和优化。2019年,人工智能创意峰会圆满结束,干货满满。

未来建筑的黄金十年就算了,未来中国人工智能AI芯片的发展不会是什么?我们一起拭目以待。


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