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AI基礎架構火熱開(kāi)建 GPU服務(wù)器大顯身手


2021-05-31


    017年被國內許多研究人員視為是中國AI元年,也是AI生態(tài)和市場(chǎng)迅速發(fā)展的一年。在國家政策和資本注入的共同推動(dòng)下,大量AI初創(chuàng )企業(yè)紛紛涌現、行業(yè)應用迅速落地。AI市場(chǎng)的火熱,也為以GPU服務(wù)器為主的AI基礎設施擴張造就了良機。一些市場(chǎng)調研機構的統計數據,也從側面佐證了這一觀(guān)點(diǎn)。

    近日,國際數據公司IDC發(fā)布了新的《人工智能基礎架構市場(chǎng)(2019下半年)跟蹤》報告。該報告顯示,2019年人工智能基礎架構市場(chǎng)規模達到20.9億美元,同比增長(cháng)58.7%。其中GPU服務(wù)器占據96.1%的市場(chǎng)份額。IDC預測到2024年,中國GPU服務(wù)器市場(chǎng)規模將達到64億美元。

    當前,工業(yè)與學(xué)術(shù)界的數據科學(xué)家已將GPU用于機器學(xué)習以便在各種應用上實(shí)現開(kāi)創(chuàng )性的改進(jìn),這些應用包括視頻分析、語(yǔ)音識別、圖像分類(lèi)、以及自然語(yǔ)言處理等。在產(chǎn)業(yè)合作方面,浪潮、科大訊飛、今日頭條、滴滴等科技公司已經(jīng)開(kāi)始積極合作,致力于幫助行業(yè)客戶(hù)在視頻、搜索、語(yǔ)音、圖像、網(wǎng)絡(luò )等方面取得數量級的應用性能提升。

    從硬件架構來(lái)看,AI服務(wù)器主要指的是采用異構形式的服務(wù)器,有CPU+FPGA、CPU+GPU、CPU+TPU等多種形式。其中,采用CPU+GPU結構的AI服務(wù)器十分廣泛。因此在業(yè)界,也有許多人將其默認為GPU服務(wù)器。截至目前,GPU服務(wù)器在醫療、游戲、電商、金融、安防等行業(yè)有著(zhù)廣泛的應用。

    人工智能需要強大的計算能力,也就是CPU+GPU;快速的存儲,減少延遲提升性能;大內存容量,供海量數據分析;專(zhuān)用芯片,在某一AI計算領(lǐng)域可提供更強的性能及更低功耗,例如人臉識別專(zhuān)用芯片可以植入攝像頭中,功耗要比服務(wù)器低數十倍。

    此外,GPU加速計算可以在GPU仍然運行其余程序代碼的情況下,將應用程序中計算密集部分的工作負載轉移到GPU,從而提供良好的應用程序性能。從用戶(hù)的角度來(lái)看,應用程序運行得更快?;诖?,提升GPU服務(wù)器性能勢在必行。

    用戶(hù)在選購GPU,也要考慮業(yè)務(wù)應用先選擇GPU型號、使用場(chǎng)景及數量(邊緣和中心)、自我需求及IT運維能力、集群系統的成熟度及工程效率、配套軟件的價(jià)值以及服務(wù)的價(jià)值等因素。

    人工智能AI平臺基礎架構中至關(guān)重要的就是存儲架構??傮w來(lái)看,存儲架構主要有三種模式:基于數據塊的SAN存儲、基于文件的NAS存儲和對象存儲。未來(lái),隨著(zhù)人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域應用程度的不斷深化,存儲結構也將進(jìn)行相應的升級。

    眼下,人工智能服務(wù)器正在快速的成熟和完善中,結合整個(gè)人工智能技術(shù)和服務(wù)的發(fā)展,未來(lái)人工智能服務(wù)器會(huì )重點(diǎn)在低功耗設計、智能邊緣計算、軟硬件平臺融合等領(lǐng)域產(chǎn)生新的突破。而在這一輪以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為理論基礎的人工智能大發(fā)展中,創(chuàng )新算法、海量數據和模型訓練計算能力是三個(gè)不容忽視的推動(dòng)要素。

    實(shí)際上,傳統行業(yè)與AI融合時(shí)所面臨的挑戰往往不在于算力,而在于缺乏平臺、應用程序開(kāi)發(fā),以及算法、模型調整方面的技術(shù)能力,未來(lái)業(yè)內人士也需要在這些方面進(jìn)行強化。計算無(wú)處不在,互聯(lián)無(wú)處不在,AI無(wú)處不在,或許就是科技迅速發(fā)展的一大表現吧!

    轉自丨中國智能制造網(wǎng)

    


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