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算力提升催动我国AI产业上规模

科技新闻 2019-09-19 7 科技新闻

智能扬声器在家庭中的普及率已经相当于个人电脑、智能电视等产品。2019年第一季度,智能扬声器的市场出货量达到1122万台,同比增长787.2%。

8月28日,由中国工程院主办的“爱知2019中国人工智能计算大会”在北京举行。以上数据来自国际数据中心和浪潮集团在会议上联合发布的《2019年中国人工智能计算发展评估报告》。这只是人工智能进入成千上万家庭和企业的一个小场景。

5G、物联网等技术的发展和集成加速了数据的井喷,并以前所未有的速度和方式进行存储和计算。类型丰富、场景不同的数据资源为人工智能系统自主学习和建立预测模型提供了肥沃的土壤。因此,生物识别、欺诈分析、智能客户服务、公共安全和预警等人工智能场景加快了它们在中国的成熟应用。

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东(Wang Endong)表示:“数据爆炸的增长、算法创新的加速以及计算能力的快速提高,已经迅速将人工智能从一个学术热点转变为全球投资热点和工业热点。人工智能行业正在迅速扩张,市场需求开始激增。”

人们把算法、数据和计算能力称为人工智能的三大要素。没有计算能力的支持,人工智能很难应用。也许正是因为这个原因,协调数据和算法的芯片是特别值得关注的。

国际数据中心预测图形处理器仍然是数据中心加速的首选。随着边缘和终端需求的快速增长,人工智能芯片市场将迎来多元化发展。然而,推理芯片将成为未来最大的潜在市场,也是人工智能芯片市场的重要决定点。

据wave technologies介绍,在目前的人工智能芯片中,GPU芯片主要处理图像领域操作的加速。FPGA芯片适用于多指令单数据流的分析。专用集成电路芯片是为特定场景应用定制的,在低功耗移动设备端或边缘具有特殊优势。中国寒武纪、地平线、华为和其他制造商经常与此类芯片联系在一起。人工智能芯片分为训练芯片和推理芯片。培训是指从现有数据中学习和获得某些能力的过程。推理过程是指利用计算能力来完成特定的任务(如分类、识别等)。)在新数据上。

从2012年至今,人工智能计算的计算量每三个半月翻一番。从2012年至今,人工智能计算能力增加了30万倍,而同期芯片性能增加了约30倍,远远超过摩尔定律。

“与云计算和大数据等应用相比,人工智能对计算能力的需求几乎是无穷无尽的。”王恩东说,“计算能力的提高对架构提出了挑战。随着半导体技术逐渐接近极限,计算机发展迎来了架构创新的黄金时期,计算能力的提高将更多地通过架构创新来实现。”

IDC认为,未来五年中国人工智能基础设施产品的复合增长率将超过33%,是普通信息技术基础设施投资的三倍以上。随着计算需求的增长,将出现越来越多的新架构、芯片和其他技术。

虽然看起来不是很快,但从“人工智能产业化”到“人工智能产业化”的转变正在发生。根据国际数据中心的数据,互联网仍然是中国人工智能投资最大的行业,其投资占总投资的62.4%。从2018年起,金融、传统企业和政府用户将购买比互联网更多的人工智能基础设施,这一趋势还将继续。

王恩东表示:“中国的人工智能投资与美国相当,但在核心技术投资和面向应用的深入研究方面仍存在差距。应用是人工智能产业发展的瓶颈和最大机遇。要从根本上解决这一问题,我们必须建立一个开放和综合的人工智能生态。”

国内许多人工智能企业锁定单点和单点技术的应用,如人脸识别、考勤、交通监控和管理等。在美国,人工智能被广泛用于改变某些行业的业务流程和应用模式,如金融业的风险管理和证券业的高频交易。

IDC还强调,人工智能时代用户的需求变得越来越复杂,没有一家企业能够提供所有的解决方案,生态系统将变得像知识产权一样重要。

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