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沙超群:曙光寒武纪联手 全球首款神经元计算服务器有何特色
关键字: 曙光寒武纪神经元计算科工力量:曙光开发人工智能管理平台SothisAI的目的是什么?
沙超群:曙光开发人工智能管理平台SothisAI,做这个平台有两个目标:第一个目标是让AI尽量简单化。今天做AI计算的时候,需要做大量硬件异构的配置,需要研究不同的框架,不同的框架里要部署不同的软件,还要进入大量的数据进行训练,这个过程当中非常复杂,非常难用。我们的想法是让它简单化,容易化,调动自动化,只需要简单配比就可以初步使用AI平台来计算。我们希望用户用完以后说“这就是AI,不是那么难”,这就是我们的名字为什么起SothisAI的原因。第二个目标就是支持更多的生态发挥好更好的性能。
科工力量:人工智能管理平台SothisAI有何独到之处?
沙超群:曙光构建的人工智能平台,包括硬件,软件和服务等方面。
硬件计算平台能支持CPU,GPU,FPGA,ASIC等不同类型的芯片,面向训练和推理不同的应用场景做了全面覆盖和优化,在硬件的平台的制冷散热方面,已经能够支持浸没液冷等先进技术,走在了业界前列。
在软件方面,曙光投入了很大精力,面向不同芯片优化函数库等基础软件环境,相比通用软件环境有显著的性能提升。库的优化会大大提升我们的计算力。针对吸收矩阵、重力矩阵,针对DNN、CNN等做了很多优化,大部分的性能测试中采用我们的库,性能可以提升20%-30%。
曙光也提供人工智能管理平台软件,能整合曙光优化的性能函数库,支持Caffe,TensorFlow等主流的深度学习框架,以云的方式提供使用接口,可以简化人工智能环境的部署和运维,简化业务的使用流程,也利用在高性能计算领域积累的经验,优化底层硬件资源的调度效率,这个平台软件也在和传统高性能计算和大数据技术进行整合,最终能提供一个超融合的先进计算平台,在这方面也是领先业界的。
曙光信息产业股份有限公司副总裁 沙超群博士
科工力量:之前提到曙光的SothisAI平台支持各种FPGA、ASIC、GPU。那么,您认为英伟达的GPU、阿尔特拉的FPGA、中科院寒武纪这些芯片,用于人工智能的话,有什么差异?
沙超群:这些同类产品基本上在在线推理环境中存在竞争。
NVIDIA的GPU是传统的推理加速产品,依赖于GPU在训练市场的主导地位,训练使用的小功耗GPU产品,算法移植最简单,通用性最好,用户的接受度最好。
FPGA产品相比GPU,具有功耗低、可编程性好等优点,作为集成电路领域中一种半定制电路,既解决了全定制电路的不足,又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点,可以针对推理应用进行高效的适配,FPGA以并行运算为主,以硬件描述语言来实现,达到最优的执行效果。中科院寒武纪推出的推理芯片,基于硬件和指令集两个方面来适配深度学习,具有良好的技术平台,可以利用指令集积极适配推理算法,并且在硬件层面上发挥神经网络的最高效率。
科工力量:曙光的智慧城市云在引入人工智能之后,和以往相比会有怎样的改变?
沙超群:曙光已经运营的四十多个城市的运算中心,以前好多各种云计算服务,底层是曙光的云计算操作系统。而在今天的AI城市,会插入一个人工智能调动平台,会分装很多架构,会提供很多标识好的数据。比如有人脸识别的应用或者语义切割的应用,可以到我们这个平台上进行资源申请,进行你自己算法的优化。同时你觉得这些开源的数据还不够,你有自己专用的数据,可以把数据拿过来,采用你的数据对你的算法进行优化,我们提供这种服务。
科工力量:在超算上我们将众核CPU、GPU作为加速器,那是否可以将寒武纪作为加速器,搭建专门跑人工智能的高性能计算机?
沙超群:业内有类似的计划。曙光预计未来几年研制出世界上最大的地球数值模拟装置,这个装置建设之后,国家也会要求这个装置公开运营做公开服务,我们也想今天有大量的科学家采用深度学习的算法,采用我们的计算资源训练自己的很多模型和算法去优化,未来当地球数值模拟装置开放公开服务的时候,希望有更多算法进来,通过人工智能和深度学习,预测和发现极端气候和极端天气,更好地防灾减灾,也能够解密更多的地球密码,人类的起源,让我们探索更多的未知。
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