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從復現(xiàn)人類智能到挑戰(zhàn)AI大工程，智能計算正經(jīng)歷什么考驗？

世界頂級機器學習專家Michael I.Jordan曾提出一個觀點，他認為人工智能正逐步由原理性研究，走向人工智能大工程。

Michael I.Jordan認為，隨著機器學習的蓬勃發(fā)展，人工智能的目標已發(fā)生了本質(zhì)性變化，不再只是研究如何在單個計算機上復現(xiàn)人類智能，更重要的是如何構(gòu)建現(xiàn)實世界中的系統(tǒng)，從而解決現(xiàn)實世界中的超大規(guī)模問題，比如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測、藥物研發(fā)、高能物理實驗分析等基礎(chǔ)科研問題。

復現(xiàn)人類智能和基礎(chǔ)科研的問題復雜度截然不同，前者可大可小，后者一般都是大規(guī)模問題，同時還經(jīng)常遇到組合爆炸困難。例如，在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測中，隨著蛋白質(zhì)的組成也就是氨基酸數(shù)量的增加，其復雜度是呈指數(shù)式增長的，這就對算力的高效、高端供應(yīng)提出了很高的要求。

此外，AI模型的訓練和推理所需要的算力規(guī)模也大不相同。整型算力（比如INT8）可以支撐AI推理，但要支撐AI訓練，至少需要半精度算力（FP16）。

而隨著AI深入各行各業(yè)，接觸的場景也將愈加豐富和繁雜，不能一概而論。

總體而言，人工智能算法的基礎(chǔ)設(shè)施——智能計算面臨著越來越多樣化的算力需求，對每一個具體問題都需要配置不同的算力供給方案，否則容易造成資源浪費。

其實這也是如今數(shù)字化時代面臨的重大難題，面對硬件、算力、算法、技術(shù)的組合爆炸現(xiàn)象，為了獲得最大的投入產(chǎn)出比，四者的深度聯(lián)動融合成為了必要條件。這就對算力供應(yīng)的無界性提出了很高的要求。

在這一需求的推動下，曙光智算推出了「智算⁺」API新模式，以此來實現(xiàn)無界的算力供應(yīng)。

「智算+」API：如魚得水

面對多樣化算力供應(yīng)的需求，曙光智算早就做好充足準備，比如，曙光智算已經(jīng)為許多大型企業(yè)提供AI應(yīng)用的支撐。

靈活而多樣的算力配置是復雜的數(shù)學問題，但曙光智算卻化繁為簡，只對外提供即插即用式的接口，這正是「智算⁺」API新模式。

「智算⁺」API新模式，依托于曙光智算API接口。基于該API接口，AI研究人員無需任何算力配置的專業(yè)知識，便可輕松接入資源龐大的曙光計算服務(wù)平臺，實現(xiàn)AI模型訓練、推理等操作，從而加快、簡易化整個研發(fā)流程。

無界的兩大含義——向內(nèi)多樣化、向外簡易化，被「智算⁺」API詮釋透徹。

圖注：曙光智算服務(wù)架構(gòu)

通過開放API，曙光智算可為SAAS服務(wù)提供商、應(yīng)用軟件提供商、第三方算力服務(wù)商提供多樣化的算力服務(wù)，分別對應(yīng)3種集成模式：

首先是平臺集成。該模式主要面向第三方算力服務(wù)商，具體來說是，基于曙光智算AC平臺服務(wù)和「智算⁺」API，將第三方算力服務(wù)商平臺入口集成到曙光統(tǒng)一服務(wù)平臺（AC平臺），底層使用曙光自運營算力。

AC平臺將多個智能計算中心通過數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，從而進行跨中心的管理和調(diào)度，并以API或非API的形式對外服務(wù)。

其中，智能計算中心采用專有的調(diào)度引擎，來協(xié)同計算資源。所謂調(diào)度也就是對于特定的問題，選擇不同的建模（比如SVM、CNN等）和計算方式（比如BLAS、AVX等并行模式）。

其次是應(yīng)用集成。該模式主要面向應(yīng)用軟件提供商，為包含多個軟件的應(yīng)用商城提供強大而靈活的算力。具體來說是，將第三方應(yīng)用部署到曙光智算現(xiàn)有算力資源中，并依托平臺監(jiān)控管理模塊對應(yīng)用程序進行管理、調(diào)度、性能監(jiān)控、提供優(yōu)化指導等。

目前應(yīng)用商城已經(jīng)集成海量商業(yè)應(yīng)用Portal和開源應(yīng)用軟件，比如人工智能類軟件包括了TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，以及Hadoop、Spark等數(shù)據(jù)分析框架。

最后是服務(wù)定制。該模式主要面向第三方算力服務(wù)商和SAAS服務(wù)提供商，為前者提供多種類型的明確算力需求，為后者提供單個大型云端軟件的按需即用功能對應(yīng)的算力。

簡而言之，就像現(xiàn)代社會的電網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)一樣，「智算+」API也將作為基礎(chǔ)設(shè)施一般的存在，既重要又無處不在，但給人的感覺仿佛不存在，這正是最好服務(wù)的內(nèi)涵所在。依托這類高端計算的支撐，人工智能領(lǐng)域的學術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)落地也將“如魚得水”般加速前行。

自上線以來，曙光計算服務(wù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域并探索出一套適配的行業(yè)解決方案。

例如在人工智能領(lǐng)域，百度飛槳與曙光智算合作，已實現(xiàn)「智算+」API與Paddle2.x的適配，國產(chǎn)X86及其加速卡版作為常用分支合入官方GitHub倉庫，支持安裝包直接安裝，實現(xiàn)與GPU的API接口統(tǒng)一。此外，通過將「智算+」API對接AI Studio，百度飛槳還可為開發(fā)者提供人工智能學習、實訓、比賽的算力資源。

曙光智算還助力復旦大學類腦智能科學與技術(shù)研究院，構(gòu)建并利用多模態(tài)多尺度腦數(shù)據(jù)庫，發(fā)展了模式識別、深度學習等類腦智能方法。其中，「智算⁺」API為研究院提供了數(shù)百獨占節(jié)點+上千個動態(tài)節(jié)點，協(xié)助完成了從CUDA生態(tài)到國產(chǎn)異構(gòu)加速生態(tài)的代碼遷移、應(yīng)用優(yōu)化等工作。

計算新時代：開放無界

以AC平臺和「智算+」API為基礎(chǔ)，曙光智算正在以“橫向耦合、縱向解耦”的方式，來推動硬件、算力、算法、技術(shù)的深度聯(lián)動融合。

在AI領(lǐng)域中，深度學習盛行的當下，人工智能近乎有了一致的數(shù)學語言，同時也就有了更加靈活的協(xié)同效應(yīng)，而耦合與解耦的協(xié)同也在深度學習領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。比如在一般的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身效率不高時，就要通過內(nèi)部“橫向耦合”來深入地探索合適的機制，最終具有更強適應(yīng)性的Transformer架構(gòu)脫穎而出。之后，與數(shù)據(jù)、任務(wù)等要素“縱向解耦”，Transformer成為如今適用多種任務(wù)的大模型的標配，并且不僅僅限于類人智能，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測等科學計算任務(wù)亦被證實利用Transformer是可行的，基于Transformer的大模型也在通用AI的探索路徑上被寄予厚望。

可以說，AI的技術(shù)演變?nèi)缃褚渤尸F(xiàn)向內(nèi)多樣化、向外簡易化的模式。

同樣，算力的耦合與解耦的協(xié)同也在曙光智算的設(shè)想之中?；谶@種協(xié)同作用，并憑借20多年的從業(yè)經(jīng)驗、統(tǒng)一和商業(yè)化的運營模式、豐富的多類型資源、超高速的計算/存儲網(wǎng)絡(luò)、安全的設(shè)計標準，曙光智算將打造算力的“無界”生態(tài)。

首先，AC平臺將不同的智能計算中心進行內(nèi)部“橫向耦合”，如同調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中錯綜復雜的連接和激活機制一般，通過深度的融合來得到“強適應(yīng)的Transformer”，也就是規(guī)劃出多樣的算力配置方案，體現(xiàn)資源無界優(yōu)勢；其次，「智算⁺API」則像經(jīng)過千錘百煉的Transformer模型，以“好用、通用黑箱”的、“縱向解耦”的方式，最大限度推動硬件資源、算力網(wǎng)絡(luò)、算法應(yīng)用之間的協(xié)調(diào)適配，以實現(xiàn)計算價值最大化，體現(xiàn)技術(shù)無界優(yōu)勢。

最后，在資源無界、技術(shù)無界的推動下，曙光智算得以打造全產(chǎn)業(yè)鏈共享的算力生態(tài)，以“零門檻”方式最大限度接入產(chǎn)業(yè)鏈上下游相關(guān)方，破除信息孤島，推動打造超連接、共進化的無界生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)無界生態(tài)的持續(xù)創(chuàng)新、升級。

「智算⁺」API新模式，詮釋了曙光智算的算力“無界”的終極奧義，從資源、技術(shù)、生態(tài)三個層面構(gòu)建“開放無界”的算力平臺，引領(lǐng)計算產(chǎn)業(yè)邁入互利共贏的新時代。

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