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新華三眼中的AI天路

腦極體 ? 來源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2023-07-01 09:18 ? 次閱讀

ChatGPT的火爆,在全球范圍內(nèi)掀起了新一輪的AI風(fēng)暴。如今,各行各業(yè)都在討論AI,各個國家都在密集進(jìn)行新一輪的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與技術(shù)投入。

但眼前的盛景并非突然到來,就拿這一輪大模型熱潮來說,谷歌早在2018年底就發(fā)布了BERT,開啟了預(yù)訓(xùn)練大模型的探索,此后經(jīng)歷了四年的沉淀,才有ChatGPT的一鳴驚人。

AI技術(shù)的演化和發(fā)展,既離不開算法本身的創(chuàng)新,也離不開基礎(chǔ)設(shè)施與工程化應(yīng)用的配合,這是一個相輔相成的系統(tǒng)化工程。就像這次AI復(fù)興的技術(shù)主線是深度學(xué)習(xí),但Hinton早在2006年就利用預(yù)訓(xùn)練方法緩解了局部最優(yōu)解的難題,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層推動到了7層,但技術(shù)上實現(xiàn)深度學(xué)習(xí),卻并不等同于效果上達(dá)成。直到2012年,在大數(shù)據(jù)與云計算的推動下,深度學(xué)習(xí)的價值才真正得到證明。

這些AI發(fā)展史上的關(guān)鍵節(jié)點,向我們展示了這樣一個事實:想要AI持續(xù)向前發(fā)展,就不能僅僅關(guān)注算法本身,而是必須將AI的基礎(chǔ)設(shè)施、工程化、數(shù)字化等問題納入通盤考慮,從而去預(yù)判和推動智能化正確發(fā)展。

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那么,業(yè)界是否能足夠清晰、多元指出AI發(fā)展方向的預(yù)判呢?答案是肯定的。

剛剛發(fā)布的《新華三2023十大技術(shù)趨勢白皮書》,其中就有一項,指出了未來技術(shù)發(fā)展的核心趨勢,是AI技術(shù)通用能力持續(xù)增強(qiáng),降低行業(yè)創(chuàng)新門檻。

讓我們從這項趨勢展開,共同聊聊火熱的AI技術(shù)距離我們夢想中的智能時代還有多遠(yuǎn),打通二者之間的界限,需要完成哪些努力。新華三又將如何圍繞AI發(fā)展進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)布局,最終建設(shè)起讓AI天塹變通途的未來之路。

AI火花,智能時代,還隔著萬水千山

以ChatGPT為代表的新一代AI技術(shù),正在持續(xù)引發(fā)熱議。各行業(yè)都看到了借助大語言模型與AIGC提升生產(chǎn)力的可能性。這類應(yīng)用的出現(xiàn),可以讓普通人近乎無門檻獲取AI能力,自動化生成文案、代碼、圖片、專業(yè)性答案等內(nèi)容,從而獲得極大的能力延展。

而在類ChatGPT應(yīng)用之外,我們還可以看到預(yù)訓(xùn)練大模型這種形式,相比傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法,具有模型泛化里更強(qiáng)、魯棒性更高的一系列特點,從而可以更加貼近產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,具有更加強(qiáng)大的模型定制性延展空間。ChatGPT的爆火,不僅僅是生成式AI本身的里程碑事件,更是整個AI技術(shù)走向繁榮的前奏。

但必須看到的是,生成式AI獲得的熱烈反饋,僅僅是一朵綻放的AI火花,是萬里長征走出的第一步。距離我們預(yù)想中的智能時代,AI還有非常漫長的路要走。

比如說,今天的AI技術(shù)與應(yīng)用,依舊面臨著一系列清晰可見的挑戰(zhàn):

1.大模型的泛化效果能否持續(xù)增強(qiáng),“智能涌現(xiàn)”現(xiàn)象能否變成常量?在今天,人們對深度學(xué)習(xí)模型的黑箱性了解還不透徹,如何在訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模與智能效果之間達(dá)成平衡,依舊是困擾算法升級的主要問題。

2.如何應(yīng)對AI算力緊缺與算力擠兌問題?如何抑制AI帶來的高能耗、數(shù)據(jù)洪潮隱患?大語言模型的火爆,讓全球陷入了新一輪的AI算力緊缺。AI芯片與算力資源成本居高不下,在高算力消耗的同時,AI還帶來了海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲難題,以及持續(xù)的高能耗、高碳排放問題。

3.如何應(yīng)對行業(yè)的工程化、應(yīng)用路徑問題,讓AI走到千行百業(yè)當(dāng)中去?在今天,對于大多數(shù)企業(yè)來說,大模型依舊是很遙遠(yuǎn)的一件事。企業(yè)如何訓(xùn)練和部署大模型,如何讓AI與自身的需求、數(shù)據(jù)、行業(yè)知識結(jié)合,依舊有著非常復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

在新華三發(fā)布的2023十大技術(shù)趨勢白皮書當(dāng)中,我們可以看到從ICT行業(yè)出發(fā),是如何看待這些難題,以及又是如何勾勒出AI未來發(fā)展出路的。

通過ICT的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品升級,以及構(gòu)筑AI通往行業(yè)的解決方案,我們可以筑造起更加牢固的智能化基礎(chǔ)設(shè)施,降低行業(yè)智能化門檻,反向牽引和推動AI算法的持續(xù)迭代。

一條跨越萬水千山的AI天路,將在名為未來的大地上鋪設(shè)出來。

強(qiáng)能力,低門檻,架一條AI天路

想要讓AI更好適配復(fù)雜場景,服務(wù)真實的生產(chǎn)場景,從而創(chuàng)造出更大價值,就需要解決從算法到算力,從行業(yè)路徑到技術(shù)協(xié)同空間的一系列問題,而不能只看一面,只抓一點。這就是新華三預(yù)判AI發(fā)展趨勢時采取的核心思路。在新華三看來,通過AI核心算法的算法創(chuàng)新、算力設(shè)施增強(qiáng)、工程化方法實現(xiàn),AI作為一項通用性技術(shù)的能力將逐漸顯現(xiàn)出來,從而具備通用化、標(biāo)準(zhǔn)化、普惠化的屬性,逐漸與各領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行深度融合,推動領(lǐng)域創(chuàng)新突破。

更強(qiáng)的通用能力,更低的應(yīng)用門檻,是AI技術(shù)發(fā)展的兩大核心目標(biāo)。而為了實現(xiàn)這兩大目標(biāo),就離不開核心算法創(chuàng)新、算力設(shè)施增強(qiáng)以及工程化方法實現(xiàn)。

在十大技術(shù)趨勢中,詳細(xì)展現(xiàn)了新華三眼中,算法、算力與工程化方法三條創(chuàng)新路徑的具體方案,為行業(yè)標(biāo)清了發(fā)展方向與演進(jìn)取數(shù)。

首先在算法層面,目前我們已經(jīng)可以看到基于Transformer的各類大型語言模型,可以大幅提升了對自然語言理解和生成的能力。在可見的未來中,大語言模型依舊將是AI產(chǎn)生智能涌現(xiàn)效果,提升核心能力的關(guān)鍵路徑。與此同時,更大的算法機(jī)遇來自機(jī)器視覺,基于擴(kuò)散模型的算法,將有可能帶來圖像生成效果質(zhì)的提升。在語言+視覺的雙重能力覆蓋下,AI技術(shù)才能真正實現(xiàn)通用化更強(qiáng)大。

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在今天,各行業(yè)更加關(guān)注的是AI基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)新,尤其是算力基礎(chǔ)設(shè)施的升級。因為算力稀缺,已經(jīng)成為今天各行業(yè)應(yīng)用AI時代最大的攔路虎。根據(jù)資料顯示,僅僅是GPT-3的訓(xùn)練算力消耗就達(dá)到了3640 petaflop/s-day,根據(jù)OpenAI自己發(fā)布的數(shù)據(jù),AI算力需求在過去十年間出現(xiàn)了數(shù)十萬倍的提升,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過摩爾定律所能負(fù)載的范圍。這意味著,我們必須構(gòu)建強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)設(shè)施才能支撐接下來的智能化浪潮。而在新華三看來,大規(guī)模智算中心的建設(shè),可以大幅度加速AI研究的創(chuàng)新,而智算設(shè)施的關(guān)鍵技術(shù)包括:

1.Chiplet技術(shù)。在不改變制程的前提下,大幅提升AI芯片性能、降低功耗,在芯片側(cè)提升AI算力。

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2.異構(gòu)計算。包括CXL互聯(lián)(Compute eXpress Link)、軟硬協(xié)同等技術(shù),全面提升AI集群系統(tǒng)整體效率,在算力集群層面強(qiáng)化AI計算的集約性,提升算力效率。

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3.綠色低碳。通過液冷散熱、綠色供電等降低PUE,確保AI技術(shù)崛起與雙碳戰(zhàn)略是吻合、適配的。

在這技術(shù)的支撐下,智算中心可以承擔(dān)起AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的重任,既保證AI算力的充沛,又確保不會產(chǎn)生資源錯置與浪費(fèi)。

在AI技術(shù)與百行百業(yè)的結(jié)合上,新華三認(rèn)為工程化方法實踐,可以為AI應(yīng)用大規(guī)模普及提供高效的落地支撐。通過采用工程化方法銜接AI流程各個環(huán)節(jié),聚合全鏈路多角色團(tuán)隊,能夠加速 AI生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化,讓AI展現(xiàn)出最終價值。未來值得注意的AI工程化方法包括:

1.MLOps(Machine Learning Operations,研運(yùn)全流程一體化):MLIOps可以全面提升模型算法的開發(fā)和部署效率,降低流程成本,提升智能化的靈活性。IDC2022年預(yù)測,到2024年60%的中國企業(yè)將通過MLOps來運(yùn)作AI任務(wù)。

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2.MaaS(Model as a Service,模型即服務(wù)):在云計算領(lǐng)域SaaS、PaaS成為風(fēng)潮后,新的MaaS形式正在更加引人注目。MaaS強(qiáng)調(diào)圍繞AI模型本身來提供相應(yīng)服務(wù),從而提升企業(yè)與AI模型的聯(lián)系緊密程度,尤其可以提升大模型在企業(yè)部署的場景化能力。

3.AI安全,包括模型安全、模型可解釋、隱私保護(hù)等方面。重視安全能力,可以為AI大規(guī)模部署掃清障礙。

在算法、算力、工程化三大趨勢的推動下,未來AI將向著通用化不斷演進(jìn),并且持續(xù)降低適用門檻。預(yù)計未來3到5年,AI整體能力將得到全面提升,AI基礎(chǔ)設(shè)施將持續(xù)增強(qiáng),同時將有大量必須由人類完成的工作變成由AI來完成。

未來,AI技術(shù)將與更多ICT技術(shù)組合,形成一個高度整體化、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字世界。人類共同預(yù)想的智能未來,將由此路前進(jìn)。

科技,要答案,洞見智能未來

二十大報告提出:“必須堅持科技是第一生產(chǎn)力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力,深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才強(qiáng)國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,開辟發(fā)展新領(lǐng)域新賽道,不斷塑造發(fā)展新動能新優(yōu)勢。”

在這個時代,必須向科技要答案,而科技的沃土是多元、復(fù)雜的。智能未來,需要在AI技術(shù)與新一代信息技術(shù)的廣泛協(xié)同、融合,以及再創(chuàng)新。就像AI技術(shù)的算力基礎(chǔ)設(shè)施,離不開智算中心以及企業(yè)AI計算能力的提升,這就對計算技術(shù),尤其是多元算力建設(shè)提出了考驗。而AI模型效果的充分釋放,必須有賴于網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)的支持,這就需要高品質(zhì)的網(wǎng)絡(luò),才能讓AI的價值最大化釋放。

于是從這里我們可以看到,新華三發(fā)布的2023十大技術(shù)趨勢預(yù)測,并不是彼此孤立的十個技術(shù)單元,而是整體性、融合性的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)。AI將是未來智能化世界的技術(shù)抓手,但同時它也必須與其他數(shù)字化技術(shù)緊密相關(guān),形成最終為人類服務(wù)的技術(shù)綜合體。

這里我們可以看到,在新華三看來,高效釋放多元算力的數(shù)據(jù)中心,將承載起復(fù)雜多元、準(zhǔn)確快速的數(shù)字時代應(yīng)用;高品質(zhì)服務(wù)化的網(wǎng)絡(luò),會讓生活、行業(yè)和社會場景更具個性化和智能;云網(wǎng)邊端分布式架構(gòu),讓數(shù)字應(yīng)用一體化,串聯(lián)起更廣域的場景,應(yīng)用流轉(zhuǎn)與銜接更加無感;元宇宙也正在脫離純虛擬化的早期設(shè)定,向著虛實融合、賦能實體的方向演進(jìn),為教育、文旅和城市模擬帶來全新動力;能源系統(tǒng)的數(shù)字化,將成為雙碳戰(zhàn)略的發(fā)展基石;隱私計算與云原生安全,將成為千行百業(yè)上云與智能化過程中的安全守衛(wèi)者;量子信息技術(shù)、全??捎^測性技術(shù)的到來,會加速下一個數(shù)字世代的到來。

面向未來,我們不是需要一種技術(shù)、一個問題的答案,而是需要一個綜合的,立體化的解答。任何技術(shù)趨勢預(yù)測,都是當(dāng)下需求的延伸,這些延長線匯聚到一起,才能清晰我們標(biāo)明未來的方向。

長期以來,新華三堅持集團(tuán)以技術(shù)創(chuàng)新為核心引擎,公司研發(fā)人員占比超過50%,科技研發(fā)投入占銷售收入的10到15%。向科技要答案,已經(jīng)成為新華三發(fā)展過程中的信條。

而如果我們想要了解十大趨勢如何落地,想要探索AI技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新與工程方法迭代,想要了解新華三面向未來的信念與目標(biāo),接下來有一個非常好的窗口。

6月9日,新華三在杭州市國際博覽中心舉辦了2023 NAVIGATE 領(lǐng)航者峰會。在峰會上,新華三發(fā)布了“百業(yè)靈犀”LinSeer私域大模型和支持AIGC大算力調(diào)度的“傲飛算力平臺”,可與業(yè)務(wù)深度結(jié)合提升工作效率,持續(xù)優(yōu)化算法和積累公域數(shù)據(jù),為客戶提供最新知識能力。同時推出了“AIGC開放戰(zhàn)略”,既支持“百業(yè)靈犀+新華三ICT基礎(chǔ)架構(gòu)”的模式保障數(shù)據(jù)安全,實現(xiàn)最優(yōu)配合,同時也支持“客戶自選大模型+新華三ICT基礎(chǔ)架構(gòu)”的模式滿足多種需求,幫助百行百業(yè)量體裁衣制定數(shù)字化解決方案。駕馭算力、融匯數(shù)據(jù)、運(yùn)用智能、賦能業(yè)務(wù)、提升效能,是新華三為自己設(shè)定的發(fā)展使命與愿景。

要向科技要答案,向?qū)嵏梢鸢?,這就是新華三眼中的AI天路。

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    權(quán)威測試組織SPEC評測結(jié)果公布,憶聯(lián)助力<b class='flag-5'>新華</b><b class='flag-5'>三</b>服務(wù)器再創(chuàng)佳績

    憶聯(lián)攜手新華推出高性能存儲方案

    為助力企業(yè)用戶構(gòu)建超融合架構(gòu)的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)中心,滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求,憶聯(lián)聯(lián)合新華集團(tuán)在超融合架構(gòu)下打造高性能存儲方案,以此提高數(shù)據(jù)中心的管理效率和資源利用率。
    的頭像 發(fā)表于 12-27 18:21 ?949次閱讀
    憶聯(lián)攜手<b class='flag-5'>新華</b><b class='flag-5'>三</b>推出高性能存儲方案

    新華管理層降薪:17級以上主動降薪20%

    據(jù)了解,新華是一家計算、存儲器、網(wǎng)絡(luò)、5g、保安、終端等全方位的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施提供企業(yè)。2016年,新華由紫光股份有限公司與Hewlett Packard Enterprise Co
    的頭像 發(fā)表于 11-24 15:18 ?1242次閱讀