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      邊緣AI的成長煩惱,英特爾牽起人工智能小手攀向巔峰
      [ 通信界 | 魏德齡 | www.sdgj0817.com | 2023/9/11 14:49:12 ]
       

      通信界只要留心一下身邊,就能發現AI的無處不在。走進商場中的咖啡面包店,店長的小電腦里不時便會收到AI做出的對于補貨、清潔的提示。走進工廠生產線中的質檢環節,AI正在通過一雙慧眼對于商品是否存在瑕疵進行掃描。

      邊緣AI如同一名剛剛學會做應用題的小學生,開始在不同的工作崗位上,依據自身的題庫,對一道道問題給出自己的解。然而,也如同每個人從小學到大學的歷程,邊緣AI也正在經歷著成長的煩惱。

      邊緣AI成長的煩惱

      例如開篇提到的工廠生產線質檢案例就面臨著訓練樣本不足的問題。在做產品質量檢測過程中,最有效的樣本正是帶有缺陷的樣本,但這類樣本在產線上出現的概率卻很小。如何在較少樣本的情況下實現有效訓練,得到有效的模型更新,正是當下面臨的挑戰之一。

      數據保護在近期更是被很多人所關注,如何在保護隱私的情況下利用如聯邦學習這類新技術實現數據融合,再利用融合的數據實現模型的進一步訓練同樣是需要解決的問題。又比如當數據處在運行狀態,暫時被存儲在內存中時,如何實現保護,使其與其他應用之間有一個安全邊界,也同樣是需要關注的問題。

      在汽車領域,自動駕駛對于模型的即時更新訴求正在愈發強烈。原因就在于汽車廠商此前利用大數據訓練的模型與實際駕駛時所面對的路況存在差異,造成模型泛化能力有限。最有效的解決方法就是要讓邊緣AI對于模型擁有二次修正能力,可以不斷重新訓練。

      “以自動駕駛為例,它所代表的正是邊緣人工智能發展的下一個趨勢——邊緣訓練!庇⑻貭栔袊鴧^網絡與邊緣事業部首席技術官、英特爾高級首席 AI 工程師張宇博士在近期2023中國國際服務貿易交易會·中國智能產業論壇主題演講中表示。他認為邊緣AI有三個發展階段:邊緣推理、邊緣訓練、邊緣AutoML。

      成長的三階段

      邊緣AI的當下正處于推理向訓練邁進的階段。張宇博士開玩笑地表示稱:“當下的人工智能一半是人工,一半是智能!

      原因在于如今的人工智能,無論是在邊緣側還是數據中心,人在人工智能中都扮演了一個非常重要的角色。盡管運用了極大的算力與數據去訓練一個網絡模型,但是模型結構需要人為進行預先設定。

      第二階段邊緣訓練也往往稱之為增量訓練,即邊緣AI在已有訓練集的基礎上,能夠通過新增樣本集實現增量訓練。如同人類通過不同階段學校的學習,以及大腦的成長,將不僅僅只是根據固有題庫來做題,還開始具備了舉一反三的能力,能夠在實踐的過程中,來實現能力提升。

      當下很多AI應用,實際上都處在開放的狀態,而非閉環,也就是說在訓練完模型以后用于推理,推理的結果并不能馬上就進行反饋,對模型進行二次更新。

      這就意味著邊緣AI的最終目標便是實現AutoML,該階段下網絡模型能夠感知人的意圖,選取適宜的樣本集訓練模型,將訓練結果推送到訓練階段進行相應操作。如同進入大學時代,學生將開始強調具備自主學習能力,為后續一生的探索打下重要基礎,可以自主選擇課題,進行資料查找,并撰寫論文。

      “如果把攀登高峰比喻為人工智能不同階段的話,實現邊緣推理只是意味著站在山腳,能實現邊緣訓練只是到達半山腰,站到山頂是真正實現AutoML的時刻!睆堄畈┦窟@樣形容。

      如同攀登一座高峰,或許汽車領域目前展現出的需求似乎是走出一段山谷前所看到的鞍部曙光。技術的發展也正在給出邊緣AI演進的暗示,張宇博士認為共有三個關鍵要素,將推動AI的成長。

      助推“快樂”成長

      三個重要因素分別是:算力、數據、人工智能技術。算力將能夠支撐越來越復雜的網絡模型,數據讓模型能夠得到一個可以使用的訓練結果,包括人工智能理論在的關鍵技術則起到了底層支撐引導的作用。

      “我覺得這三個因素應該是相輔相成、缺一不可的,尤其是目標達到第三個階段!睆堄畈┦吭诮邮懿稍L時表示。

      盡管目前人工智能還主要依賴于1990年人工智能高潮時便使用的卷積運算原理。但在算力和數據上已經近年來突破不斷,助推了人工智能的發展。

      例如從超算排名上看,當1994年首次出現該榜單時,每妙算力為1000多億次。今年最近一次排名中,人類的超算能力已經達到了E級,即每秒浮點運算速度達到百億億次。和1994年相比,實現了百萬倍以上的算力提升。

      邊緣側的算力同樣提升明顯,今年發布的第四代至強可擴展處理器,包含了高級矩陣擴展技術AMX,可直接對矩陣計算進行加速,無需進行項目拆解,無論是進行人工智能推理還是訓練,相比上代都實現了10倍的提升。

      數據增加的背后則意味著人類在通訊和存儲能力上的提升。最直觀的變化正是存儲磁盤容量在快速提升,以及接口傳輸能力的突飛猛進。

      英特爾在今年推出的Gaudi 2處理器就是一個很好的例證,不僅能提供大量的算力,還同時提供通訊能力。在近期MLPerf公司針對業界主流大模型的評測中,Gaudi 2成為全球唯二能提供針對大模型訓練極佳性能的產品。于此同時,Gaudi 2還擁有21個10萬兆內部互連以太網接口(ROCEv2 RDMA)、96GB HBM2E高帶寬內存(總帶寬2.4TB/s)!皩τ诖竽P偷钠脚_,它的能力要從計算、存儲和通訊能力進行綜合考慮!睆堄畈┦糠Q。

      英特爾除了在算力、數據上通過硬件性能的升級,推動邊緣AI快速成長外,還正在通過軟件的方式實現“快樂”成長。

      例如OpenVINO能夠幫助開發人員實現邊緣AI的快速部署與適配。開發人員可以選用一些人工智能框架,在框架上利用自己的訓練集設計網絡模型,最終形成一個模型的數據文件,該文件通過OpenVINO可以實現快速轉化,跟硬件進行適配、部署。OpenVINO還包含模型開發器與推理引擎兩個關鍵組件,讓開發人員的應用只需一次開發,便能利用OpenVINO的適配能力在不同硬件平臺實現部署,極大降低軟件開發成本,進一步減少邊緣AI的成長煩惱。

      或許邊緣AI正像是一位剛剛在校園考出幾個不錯成績的孩子,它有成長的煩惱,更有無限的可能,因為它還有很長的成長之路,令人充滿遐想的巔峰時刻。英特爾正牽起它的小手,一道邁出一步又一步。

       

      1作者:魏德齡 來源:飛象網 編輯:顧北

       

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