Dördüncü paradigma yazılım ve donanım entegre sistemi piyasaya sürüldü: Yapay zeka hesaplama gücü donanıma bağlı değil, geleneksel işletmelerin dönüşümüne odaklanıyor
İçbükey tapınaktan Lei Çetesi
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Geleneksel kurumsal yapay zeka dönüşümünün acı noktaları nelerdir ve zorluklar nerede?
Dördüncü paradigma, bu konuyla ilgili en son pratik bilgileri ve çözümleri vermiştir.
Bu yıldız tek boynuzlu at şirketi, kurumsal düzeyde yapay zeka yazılımı ve donanım entegre sistemi olan SageOne'ı piyasaya sürdü ve "yazılım tanımlı yapay zeka hesaplama gücü" fikrini ve kurumsal yapay zeka dönüşümüne "1 + N" stratejik yaklaşımı paylaştı.
Ayrıntılar için tek tek inceleyelim:
AI bilgi işlem gücü donanıma bağlı değildir
Dördüncü paradigma yıllık konferansında, piyasaya sürülen yeni ürün, kurumsal düzeyde yapay zeka entegre yazılım ve donanım sistemi-SageOne'dir. Temel, geleneksel bilgi işlem gücü yığınlama donanımını terk etmek ve daha iyi anlaşılması için yazılım tanımlı özel bir yapay zeka sistem mimarisini benimsemektir. AI algoritmalarının bilgi işlem mimarisi ve mantığı ve daha derin yazılım ve donanım entegrasyonunun optimizasyonu ve hızlandırılması, kurumsal AI uygulamalarının bilgi işlem gücü gereksinimlerini tam olarak karşılar.
Fourth Paradigm'ın kurucu ortağı ve baş mimarı Hu Shiwei şunları söyledi:
Geleneksel bilgi işlem gücü ile AI uygulama yükü arasında doğal bir boşluk vardır.Geleneksel bilgi işlem gücü yalnızca bilgi işlem, bellek erişimi ve I / O bant genişliğindeki yerel yoğun sorunları çözerken, AI uygulama yüklerinin tüm yoğun sorunları çözmesi gerekir. Kurumsal düzeyde yapay zekaya ayrılmış bilgi işlem gücünün geliştirilmesi, sektörün genel bir konsensüsü ve genel eğilimi haline geldi.
Ancak mevcut zorluk, kurumsal yapay zeka uygulamalarının tek başına donanım ekleyerek başarılamayan bilgi işlem güç yükü sorununu çözmektir. Yalnızca AI algoritması aracılığıyla tüm AI bilgi işlem güç platformu sistemini yeniden tanımlayarak sorun maksimuma çözülebilir.
Yeni ürün SageOne'da önce yazılım motoruna bakın.
Dahili üç çekirdekli motorlar, lider kendi geliştirdiği AI eğitim motoru, AI çıkarım motoru ve AI özelliği, dördüncü paradigmada lider olan depolama motoruna sahiptir.
Sektör lideri "yazılım tanımlı bilgi işlem" yazılım ve donanım entegrasyon teknolojisi sayesinde, donanım altyapısının, AI çekirdek motorlarının, AI platformlarının ve AI iş uygulamalarının tüm değer zincirine nüfuz etmek için kapalı döngü bir kurumsal AI sistemi oluşturulmuştur.
Algoritma yazılımı, bilgi işlem gücü gereksinimlerini nasıl tanımlar?
Dördüncü paradigma, dördüncü paradigma-4Paradigm ATX800 tarafından bağımsız olarak geliştirilen bir donanım hızlandırma kartıyla donatılmış, yerleşik model eğitimi ve özellik mühendisliği ve diğer hızlandırma yeteneklerine sahip yüksek boyutlu algoritmalara dayanmaktadır.
Ayrıca, eğitim hiperparametrelerinin otomatik optimizasyonu, üst düzey özellik hesaplama süreci G / Ç hızlandırma ve yüksek boyutlu GBDT eğitim hızlandırma gibi uygulamaları da destekler ve kurumsal uygulama senaryolarında eğitim performansının 10 katına kadar gösterir.
Spesifik performans açısından, SageOne, dördüncü paradigma tarafından bağımsız olarak geliştirilen yerleşik yüksek boyutlu, dağıtılmış ağ iletişim protokolüne, entegre pPRC kendi geliştirdiği ağ iletişim çerçevesine, sıfır kopyalı veri alışverişi protokolüne ve CLX-AP mimarisi tabanlı bir parametre sunucusuyla birleştirilmiş diğer AI lider iletişim teknolojilerine sahiptir. Sektörün en iyi makine öğrenimi performansını gösteren küme.
SageOne, yüksek boyutlu özellik hesaplama sürecinde G / Ç'yi 10 kata kadar hızlandırır ve yüksek boyutlu seyrek sahne modellerinin eğitimi GPU'dan 5 kat daha hızlıdır. Kendi geliştirdiği pRPC iletişim çerçevesi Baidu bRPC ve Google gRPC'den 3-10 kat daha hızlıdır.
Buna ek olarak, yerleşik endüstri lideri kendi geliştirdiği gerçek zamanlı özellik hesaplama motoru ve model tahmin motoru ile SageOne, geliştirme ve çevrimiçi olmadan kurumsal AI uygulamaları için özellik işleme, çevrimdışı ve çevrimiçi tutarlılık garantisi, tek tıklamayla üretim tahmin hizmeti ve heterojen model birleştirme sağlar Uçucu olmayan depolamanın sonsuz önbelleğe alınması ve ultra düşük gecikmeli bellek depolaması gibi donanım teknolojileriyle birleştirilen hizmetler gibi AI çekirdek uygulama hizmetleri, kurumsal AI uygulamalarının büyük zamanlama özelliği hesaplamalarına ve trilyon boyutlu modellerin gerçek zamanlı muhakeme yeteneklerine sahip olmasını sağlarken yüzlerce On bin eşzamanlı gerçek zamanlı istek desteği ve% 99,9 oranında milisaniye yanıt yüksek eşzamanlı iş son derece hızlı yanıt hizmeti talep.
Dördüncü paradigma ve Intel ortak laboratuvarının en iyi optimizasyon teknolojisini ve en son Cascade Lake-AP işlemcisinin yeni AVX512 komut seti, çok çekirdekli ve ana frekans kullanımı ve CLX AP mikro-mimari IO veriyolunu araştırdığını belirtmekte fayda var. Kullanım oranı tamamen optimize edilmiştir.
AutoML 2.0
Elbette, Çin'de AutoML'nin güçlü bir destekçisi olarak, dördüncü paradigma bu sefer AutoML 2.0'ı da başlattı.
AutoML 2.0 yalnızca dünyanın ilk etkileşimli AutoML teknolojisi değil, aynı zamanda çapraz tablo özelliklerini otomatik olarak geliştirme yeteneğine de sahiptir.
Dünyaca ünlü Kaggle makine öğrenimi yarışmasında, dördüncü paradigma AutoML 2.0 ve veri bilimcileri birden fazla yarışmaya ortaklaşa meydan okudular. Yarışmanın sonuçları, dünyadaki her 7-10 veri bilimi yarışmacısı için dördüncü paradigma AutoML'yi yalnızca birinin yenebileceğini gösteriyor. 2.0; Yapılandırılmış makine öğrenimi probleminde, dördüncü paradigma AutoML 2.0, Google Cloud AutoML'den% 61,2, görüntü sınıflandırma probleminde ise% 64,2 daha yüksektir.
Dördüncü paradigmanın kurucu ortağı Chen Yuqiang, AI uygulama ölçeğinin öncülünün düşük eşikli, otomatikleştirilmiş AI teknolojisi olduğunu ve bunun anahtar teknolojisinin AutoML olduğunu ortaya koydu.
Ve kurumsal yapay zeka uygulamalarının mevcut acı noktalarına dayalı olarak, dördüncü paradigma aynı zamanda gizlilik koruma aktarım öğrenimi (AutoPTL), otomatik yarı denetimli makine öğrenimi (AutoSSL), otomatik pozitif örnek ve etiketlenmemiş örnek öğrenme (AutoPU) ve gelecekte otomatik bilgi haritası yerleştirmeyi de getirecek. (AutoKGE) ve diğer birçok Otomatik "siyah teknoloji", kurumsal AI uygulamasının oranını ve değerini artırmak için ürün sistemine eklenir.
AI dönüşümü "1 + N" stratejisi
Son olarak, ister yeni ürün SageOne ister AutoML 2.0 olsun, kurumsal yapay zeka dönüşüm uygulamasının dördüncü paradigma araştırmasında özetlenen "1 + N" stratejisinin açılış ürünüdür.
Dördüncü paradigmanın kurucusu Dai Wenyuan, işletmelerin yapay zekayı dönüştürmesine ve uygulamasına yardımcı olma sürecinde dördüncü paradigmanın kurumsal yapay zeka dönüşümü için "1 + N" stratejik yaklaşımı özetlediğini söyledi.
"1" Nihai etkiyi elde etmek ve temel işlerinde mutlak bir avantaj sağlamak için AI'nın kullanılmasını ifade eder.
"N" Teknolojik yeniliğin getirdiği altyapı maliyetlerinin azaltılması ve genel işletim verimliliğini artırmak için daha fazla iş senaryosunun büyük ölçekli uygulanmasıdır.
Bir işletmenin genellikle bir veya birkaç temel işi vardır. Fiili operasyonlarda, ana işletme tarafından elde edilen gelir% 80 veya daha fazlasını oluşturur. Bu nedenle,% 1'lik bir artış, işletmenin rekabet ortamını değiştirmek için yeterlidir.
İnternet uygulamalarını örnek alırsak, "Binlerce Kişi ve Bin Yüz" ün kişiselleştirilmiş hizmeti, yapay zekanın bir sonucudur. Sonuçta, ne kadar kullanıcı aktivitesinin arttığı ve kaç dönüşüm "Binlerce İnsan ve Bin Yüz" ün derecesine ve etkisine bağlıdır.
Çekirdeği "tedarik zinciri" olan perakende ve imalat endüstrilerine gelince, rekabet gücü, yapay zekanın tedarik zinciri verimliliğini ne ölçüde iyileştirebileceğine ve maliyetleri azaltabileceğine bağlıdır.
Temel işler karşısında, yapay zeka nihai etkiye ulaşmalı ve "işini tamamlamalı".
N, kapsamlı yapay zeka dönüşümü sürecinde, yüzlerce dağınık sahneyle karşılaşıldığında, her biri aşırı uçsa ve girdi-çıktı oranı düşükse, büyük ölçekli ve verimli yapay zeka iniş yeteneklerine ihtiyaç duyduğu gerçeğini ifade eder.
Bir işletmenin bin senaryosu olduğunu ve bir senaryonun tüm işletme için 10 kat artırıldığını varsayarsak, sadece yüzde bir iyileşme vardır.
Ve bin sahnenin tam kapsamı verimli bir şekilde tamamlanabilirse, her sahne sadece iki katına çıkarılsa bile% 100 iyileştirme olacaktır.
Bu nedenle, birçok senaryoya sahip işletmelerin karşısında, yapay zekanın "ölçekli iniş" yeteneği, işletmelerin kapsamlı bir akıllı dönüşümünün anahtarı olacaktır.
Bir şey daha
Son olarak, bu düşük anahtar yapay zeka teknolojisi şirketi için, belki de "dördüncü paradigma" adı çok iyi bilinmemektedir.
Bu basın toplantısı konuşmasının başında Dai Wenyuan hikayesini paylaştı:
1998 Turing Ödülü sahibi Jim Gray, 2005'teki son konuşmasında, insan bilimleri araştırmalarının gelişimini her biri bir paradigma olan dört aşamaya ayırdı.
İlk paradigma, insanların ateş için odun delme ve elektrik için sürtünme gibi doğal olayları kaydetmesi ve tanımlamasıdır.
Yüzlerce yıl sonra, insanlık ikinci aşamaya girdi.İnsanlık, Newton'un Üç Yasası ve Maxwell denklemleri gibi tanınmış teorik bilimler gibi yasaları özetlemek için kaydedilmiş fenomenlere ve deneyime güvendi ve insanlık teorik bilim çağına girdi.
Son yıllarda, bilgisayar bilimi üçüncü nesle doğru gelişti.
Çok önemli bir nokta, dördüncü paradigma aşamasına gireceğidir.Bilgisayarlar artık simülasyon değil, verilerden yasaları keşfetmek içindir.Bu en büyük analizdir.
Dördüncü paradigma aşamasındaki en önemli değişimin ne olduğunu düşünüyoruz?
En önemli özellik olduğuna inandığımız dördüncü paradigma çağı, Birincisi, bilimsel yasaların sayısı patlayacak.Geçmişle karşılaştırıldığında, Newton üç, Einstein ise dördüncü olarak özetledi.Bu insan yasaları çağı.
Süper bilgi işlem gücü ile bilgisayarlar, bizimkinden çok daha büyük büyüklükteki yasaları özetleyebilir.
Geçmişte fiziğin bir bilim olduğunu, kimyanın bir bilim olduğunu ve bilimsel endüstrimizin sınırlı olduğunu düşündük.
Neden sınırlı? Bilim adamlarının sayısı sınırlı olduğu için bazı endüstrilerde bilim insanı olmayabilir ve deneysel bir bilim olabilir. Ama bilgisayarlarımız bilim yapabildiğinde bilim çağı geldi.
Bugün, dördüncü paradigma, dördüncü nesil paradigma kavramını desteklemeyi umuyor ve ayrıca çeşitli endüstrilerin dördüncü paradigma çağına girmesine yardımcı oluyoruz.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzündeki "işe alma" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri izleme
