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    深度森林背后的AI生态 这个IPCC为何与众不同?

      [  中关村在线 原创  ]   作者:徐鹏

        1968年,英特尔由两位科学家罗伯特·诺伊斯和戈登·摩尔创立,1978年,南京大学计算机学科正式建系,看似10年之隔的二者却在近日碰撞出了火花。9月12日的南京大学仙林校区,笔者见证了英特尔与南京大学人工智能联合研究中心的揭幕典礼,这是国内首个以AI为主要方向的IPCC,未来双方不仅将推动机器学习算法、芯片架构的研究,还会加速将研发成果落地到各行各业。

        回望英特尔的50年发展历程,从最初的内存公司“壮士断腕”成功转型为芯片行业的领导者,如今又将在云计算和人工智能时代提供基础计算和端到端的全栈能力,变革创新一直在路上,而这种精神也正是南京大学屹立百余年的立足之本。在揭幕典礼现场,英特尔中国研究院院长宋继强的激动心情溢于言表,背后的原因之一就是他的另一个身份:南京大学计算机科学与技术系的毕业生,南京大学人工智能学院院长周志华的同学。

    深度森林背后的AI生态 这个IPCC为何与众不同?
    英特尔与南京大学人工智能联合研究中心揭幕典礼

        “人工智能联合研究中心的成立在中国其实是非常重要的事情,对英特尔的IPCC历史也有着里程碑的意义,因为这是中国首家设立的聚焦在人工智能的IPCC。我衷心的祝愿,这个中心能够在三年的时间里面发挥很强的技术突破和人才培养的能力,为我们的人工智能事业发展做出更大的贡献。”宋继强说。

    扎根南大的IPCC

        IT行业有个著名的Andy-Bill定律——“安迪会拿走比尔所给的”,无论安迪·格鲁夫(英特尔前CEO)给出多少处理器的计算性能,比尔·盖茨总是会用光。就这样,铁打的“Wintel”联盟一直推动着科技产业的性能与体验向前迈进。到了万物智能的时代,传统的计算架构难以满足新型计算场景的需求,像FPGA、并行计算、多核芯片的概念衍生出来,而这些也是英特尔与南京大学的合作缘起。

        据了解,双方的合作主要分为三个方面。首先是具体的研究项目,深度森林(Deep Forest)的概念源于2017年初周志华教授发表的一篇名为《Deep Forest:Towards An Alternative to Deep Neural Networks》的论文,当时首次提出用树集成来构建多层模型,这种具有自适应模型复杂性的多层结构,可以在很多神经网络不适合的领域发挥特有的潜力,相当于为机器学习打开了另一扇窗。此时,就需要一种硬件加速来提升可扩展性,英特尔的多核处理器有了用武之地。

        其次是整体的科研层面。作为一所综合性的大学,南京大学人工智能团队的主要方向是理论、算法,以及应用技术领域,更多的是偏向于软件。相比之下,其在计算机科学方面的硬件建设仍有一定的提升空间。“通过跟英特尔的合作,能够使我们在软硬件结合方面往前走一步,而这一步原来光靠我们自己是很难往前再迈进的。”周教授说。例如在硬件层面,英特尔除了现有的至强可扩展方案,未来还会通过异构计算的形式提供不同的硬件加速,由南京大学对科研项目的创新需求反向推动英特尔的技术升级。

        最后就是人才培养,这也是国家在人工智能领域稍显薄弱的软性条件。通过此次合作,南京大学不仅要教学生具备AI的软件算法能力,还会引入一些芯片等硬件设计层面的课程,为行业培养可以解决实际问题、软硬件技术兼备的AI人才。为此,南京大学从大一开始为学生们安排了高等代数、离散数学等学科作为必修课,在大二时加入计算、软件编程相关的计算理论和机器学习课程,再之后还会有更为系统的AI专业知识,甚至包括一门与英特尔合作的智能芯片课。周教授透露,还有一些后续的课表处于保密状态,“我们会在新学生进来之后公布要学习的课程,大家可以期待一下。”

    深度森林背后的AI生态 这个IPCC为何与众不同?
    英特尔中国研究院院长宋继强与南京大学人工智能学院院长周志华

    AI创新的双向推动

        熟悉英特尔的朋友都知道的,IPCC是英特尔一直以来致力于并行计算的研究中心,并行计算以往更多是应用在HPC领域,而HPC在近几年的一大趋势就是越来越贴近于行业应用,因此IPCC也将目标瞄向了当前火热的人工智能。宋继强谈到,无论是与企业还是与学术或工业界建立联合实验室,英特尔都会遵循两个原则:第一是对硬件架构产生指导意义,第二是能够快速实现商业价值。

        具体到与南京大学的合作,以深度森林为代表的科研项目和AI人才无疑是关键因素。举个例子,在使用英特尔多核处理器运行深度森林的多任务并行计算时,可能会发现某些地方需要调整,比如需要增加一条加速器或指令,又或是要调整内存和带宽,这些都是对英特尔硬件的指导意义。

        周教授进一步解释道,基于树架构的深度森林做并行时很难用GPU做,因为中间会产生很多分枝的选择,所以这种架构特别适合单片上有多个CPU的结构,像之前深度森林的一个版本就曾尝试过利用一个KNL芯片产生64倍加速。

        “从计算开销来说,建一个深度森林,它的计算开销比建一个深度神经网络要小,但是深度神经网络通过用GPU加速之后,开销马上就上去了。如果我们能够利用一些合适的芯片架构,是不是也能带来像GPU给神经网络带来的帮助?如果是这样的话,就可能给我们打开一个全新的空间。”周教授表示,“当然也有可能现在的这些芯片都不能完美适应这样的应用,那么这就像宋院长说的,反过来为芯片设计的下一步发展又提供了一点启发。”

    面向未来的AI生态

        就像周教授所说的,人工智能场景中并不存在一套能够解决所有问题的方案,尤其是在机器学习领域,任何一个模型只适用于一定的范围,而与英特尔的合作则可以做到指令集的优化,针对特定环境做出改变。对此,宋继强也表示了认同,即对于AI应用的加速不可能用同一款芯片去做,“英特尔给出的方案就是混搭,像我们拥有Movidius、FPGA、至强等多领域的芯片方案,要找到合适的方式把它们组合起来,但前提就是要有算法、数据、场景,只有这样才知道问题的边界在哪里。”

        对于英特尔来说,从云计算到边缘计算再到终端计算,所提供的AI芯片解决方案应该是端到端的。例如在自动驾驶、无人机、摄像头传感器方面,需要的是像Movidius这样功耗较低的芯片;在数据中心和云端,会用CPU+FPGA或CPU+ASIC的方式去做训练和推理;而在边缘侧,则可能会根据应用需求给出芯片的组合方案。而这一切与南京大学合作的深度森林项目都是类似的,那就是通过场景探索去改进芯片的能力。

        宋继强举例称:“我们提供的是底层硬件和系统支撑,比如多核处理器+FPGA的组合,以及一些软件的库。英特尔的研发人员会与周教授的团队一起优化算法,进而去看看可以将这些技术应用在哪些行业,包括哪些数据比较适合用深度森林来处理,这样我们才知道怎样给出混搭的方式去做。”

        未来,英特尔与南京大学人工智能学院创立的联合研究中心将以三年为周期,而这一时间线并不会是终点,而将是开启深度学习生态之门的一把钥匙。正如宋继强所说:“‘深度森林’是人工智能领域的一大创新,为人工智能算法打开了一扇新的大门。英特尔希望能和世界顶级人工智能研究机构与学者合作,加速人工智能技术的创新和生态构建。相信在英特尔全栈式产品与技术支持下,双方的合作还会进一步促进AI的普及和应用,同时推进AI人才的培养,为人工智能发展不断提供动力。”

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    cloud.zol.com.cn true http://cloud.zol.com.cn/699/6993752.html report 5517 1968年,英特尔由两位科学家罗伯特·诺伊斯和戈登·摩尔创立,1978年,南京大学计算机学科正式建系,看似10年之隔的二者却在近日碰撞出了火花。9月12日的南京大学仙林校区,笔者见证了英特尔与南京大学人工智能联合研究中心的揭幕典礼,这是国内首个以AI为主要方向的IPC...
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