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计算力是AI发展的根本动力人工智能有60多年的发展历史,几经起落,当前的复兴就是GPU等创新计算技术与深度学习相结合而直接触发的。 在实际的应用当中,相比云计算和大数据等应用,人工智能对于计算力的需求几乎是无止境的。 事务处理、WEB接入等传统计算,因为应用规模和场景有限,对于计算力的需求也有限。

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本届大会以计算,预见AI未来为主题,参会者超过2000人,包括来自中国工程院、英国皇家工程院、中国新一代人工智能发展战略研究院等学术机构的专家学者,以及Facebook、Uber、Intel、NVIDIA、VMware、百度云、阿里云、浪潮、广汽研究院、吉利汽车研究院、寒武纪、IDC、SPEC组织等数十位AI知名公司与研究机构技术主管、资深工程师,会议议题涉及芯片、计算框架、AI测试基准等AI专业技术领域,以及自动驾驶、两化交易、智能诊疗等前沿AI领域,展现了当前AI领域最新的技术和应用进展。 智慧时代,计算力就是生产力人类正在经历人工智能引发的第四次科技革命,开始进入智慧时代。

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互联网企业都是自作自用,用AI来升级原来的业务或者推出新的运营业务,像天猫购物的智能推荐、百度的搜图。 AI创业公司开发算法、做训练后,更多的还是去融资,能够投入更多的钱。

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所以说,准确度也是算出来的。 现在很多资金充裕的公司,比如大型互联网公司或者明星AI创业公司,有能力部署规模比较大的AI计算平台,算法的模型已经大到千亿参数、万亿的训练数据集规模,这些公司的算法和技术就处于领先位置。 在投资方面看,用户在人工智能领域的资金有50%以上都用来采购GPU服务器等基础架构产品,根据IDC的数据,中国人工智能基础架构市场在中国未来五年的复合增长率超过33%,是一般IT基础设施市场增速的三倍多。

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计算已经深刻改变了全球生产力,计算力指数可以衡量一个国家地区甚至是企业的发展水平。

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阿里、百度等互联网企业在开发AI芯片,也出现了一批像寒武纪等开发专用AI芯片的公司。 随着计算需求的增长,会有越来越多的新架构、芯片和其他技术出现。 趋势:从AI产业化到产业AI化数据爆发的增长、算法创新加速和计算能力的快速提升,让人工智能在全球范围内迅速从一个科学学科变成了规模产业。 前几年AI发展的主体基本上是阿里巴巴、百度等大互联网企业,以及旷视、第四范式等AI创业公司。

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从2012年到现在,每个月用于AI计算的计算量会翻一倍,增长了30万倍,远远超过了芯片性能提升的摩尔定律。

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本届大会以计算,预见AI未来为主题,参会者超过2000人,包括来自中国工程院、英国皇家工程院、中国新一代人工智能发展战略研究院等学术机构的专家学者,以及Facebook、Uber、Intel、NVIDIA、VMware、百度云、阿里云、浪潮、广汽研究院、吉利汽车研究院、寒武纪、IDC、SPEC组织等数十位AI知名公司与研究机构技术主管、资深工程师,会议议题涉及芯片、计算框架、AI测试基准等AI专业技术领域,以及自动驾驶、两化交易、智能诊疗等前沿AI领域,展现了当前AI领域最新的技术和应用进展。 智慧时代,计算力就是生产力人类正在经历人工智能引发的第四次科技革命,开始进入智慧时代。

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在半导体技术在逐步接近极限的情况下,计算力的提升更多是依靠体系结构的突破来实现的,所以这几年计算机发展迎来了体系结构创新的黄金期,GPU、FPGA以及ASIC等异构技术是AI计算力增长的主要技术支撑。

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中国要推进产业AI化,需要普及AI应用,更需要深化AI应用,推动AI从单点应用走向深度整合方案。

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计算力是AI发展的根本动力人工智能有60多年的发展历史,几经起落,当前的复兴就是GPU等创新计算技术与深度学习相结合而直接触发的。 在实际的应用当中,相比云计算和大数据等应用,人工智能对于计算力的需求几乎是无止境的。 事务处理、WEB接入等传统计算,因为应用规模和场景有限,对于计算力的需求也有限。

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王恩东表示,要从根本上解决应用的问题,就要建立开放融合的人工智能生态,从底层硬件到上层应用软件,产业的上中下游要紧密配合,面向多样化个性化的用户需求,向终端用户提供整体解决方案,才能让人工智能用起来,用好。 最后王恩东表示,无论是AI产业化还是产业AI化,AI产业未来发展空间巨大,今天看AI仍然是黑科技,因为AI的应用才刚刚起步。 在大会现场,众多厂商展示了在人工智能不同领域的成果,Uber披露了最近在橡树岭国家实验室summit超算上实现了目前规模最大的Horovod训练集群,VMware展示了与中国科技大学国家类脑工程实验利用GPU虚拟化技术支撑智慧教育的整体解决方案,平安科技展示了当下最热门的联邦机器学习产品及应用,四维图新展示了自主研发的L4级别无人驾驶汽车。

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王恩东说,在智慧时代,计算力就是生产力。

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从2012年到现在,每个月用于AI计算的计算量会翻一倍,增长了30万倍,远远超过了芯片性能提升的摩尔定律。

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所以说,准确度也是算出来的。 现在很多资金充裕的公司,比如大型互联网公司或者明星AI创业公司,有能力部署规模比较大的AI计算平台,算法的模型已经大到千亿参数、万亿的训练数据集规模,这些公司的算法和技术就处于领先位置。 在投资方面看,用户在人工智能领域的资金有50%以上都用来采购GPU服务器等基础架构产品,根据IDC的数据,中国人工智能基础架构市场在中国未来五年的复合增长率超过33%,是一般IT基础设施市场增速的三倍多。