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          2019年人工智能對高性能計算的十種影響

          作者: 時間:2019-04-15 來源:SEMI大半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)網(wǎng) 收藏

          6.采用云計算

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201904/399482.htm

          開發(fā)人員可能比高性能計算開發(fā)人員更多地接受云計算。雖然應(yīng)用在云中的高性能計算已經(jīng)出現(xiàn),但是針對應(yīng)用的高性能計算將加速云中的高性能計算。

          7.硬件:專注于庫和框架的交互式功能

          人工智能的工作量并不大。這意味著少數(shù)庫接口和框架支配 “人工智能加速器”需要作為賣點(diǎn)。

          交互性是一個長期存在的請求,通常在高性能計算系統(tǒng)中一直處于“次要地位”,被人工智能程序員直接置于前沿和核心。高性能計算這種變化的速度還有待觀察,但年這一領(lǐng)域的創(chuàng)新將是值得注意的,即使是零散的和有些隱蔽的。交互性也可以稱為“個性化”。

          高性能計算支持更多的硬件多樣性、交互性支持以及針對性能優(yōu)化的額外庫/框架抽象,以支持人工智能工作負(fù)載。高性能計算社區(qū)對性能的關(guān)注將有助于說明基礎(chǔ)設(shè)施的額外融合將有利于數(shù)據(jù)中心部署。沒有人愿意放棄性能,如果不必這樣做,高性能計算社區(qū)的專業(yè)知識將有助于商品化人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的性能,從而導(dǎo)致社區(qū)之間更多的硬件技術(shù)融合。

          8.人員融合:用戶多樣性和對高性能計算的興趣增加

          人工智能將注入許多不同背景的新人才。人工智能將以前所未有的規(guī)模給高性能計算帶來民主化。在過去的幾年中,“高性能計算的民主化”這個短語用于描述高性能計算如何被工程師和科學(xué)家群體的訪問。數(shù)學(xué)和物理問題可能推動了早期的超級計算工作量,但最近越來越多的用戶發(fā)現(xiàn),在醫(yī)學(xué)、天氣預(yù)報和風(fēng)險管理等領(lǐng)域,高性能計算工作量是不可或缺的。

          人工智能的用戶群體比高性能計算要廣泛得多,給高性能計算的民主化帶來了全新的維度。如今,高性能計算專家和人工智能專家正在聯(lián)合起來進(jìn)行開發(fā)。

          9.新投資:推理

          機(jī)器學(xué)習(xí)通常被認(rèn)為是由稱為“訓(xùn)練”的學(xué)習(xí)階段和稱為“推理”的實(shí)施階段組成。似乎需要更多的周期來進(jìn)行推理,而不是進(jìn)行訓(xùn)練,特別是當(dāng)人們看到機(jī)器學(xué)習(xí)無處不在地嵌入到周圍的解決方案中時。

          有了如此巨大的市場機(jī)會,讓人覺得整個世界都在試圖從這一推理市場中獲得更大的份額。推理已經(jīng)在處理器、FPGA、GPU、DSP和大量定制ASIC上實(shí)現(xiàn)。功率、延遲和總體成本是關(guān)鍵因素,這些因素為人們提供了一系列具有不同賣點(diǎn)的選項(xiàng)。高性能CPU加上低延遲、易于重新編程和可預(yù)測延遲的FPGA似乎是補(bǔ)充當(dāng)前CPU主導(dǎo)的推導(dǎo)世界的合理選擇。時間會證明一切。

          人們將發(fā)現(xiàn)推理工作負(fù)載將對包括高性能計算在內(nèi)的所有計算產(chǎn)生重大影響。

          10.應(yīng)用程序的融合:不是在“重新思考”之后進(jìn)行更換

          擴(kuò)展工作負(fù)載多樣性,并將看到各種工作負(fù)載進(jìn)行融合。那些有遠(yuǎn)見的人已經(jīng)證明,當(dāng)高性能計算機(jī)和人工智能結(jié)合在一起時,有許多機(jī)會。從將系統(tǒng)集成到能夠預(yù)測極端天氣(如颶風(fēng))的模式,再到氣候或天氣預(yù)報系統(tǒng)?,F(xiàn)在出現(xiàn)了各種想法。生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是許多人高度重視的一類機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)無疑將有助于融合高性能計算和人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)工作。

          雖然現(xiàn)在很少有應(yīng)用程序結(jié)合高性能計算和人工智能技術(shù),而基于該領(lǐng)域的早期結(jié)果,很容易預(yù)測這是高性能計算應(yīng)用程序的未來,并將構(gòu)成高性能計算因人工智能而面臨的最大變化。

          理解這十種方式

          計算的故事在某種意義上并沒有改變:它完全取決于整個系統(tǒng)對用戶的作用。雖然需求發(fā)生變化,但完整系統(tǒng)由硬件和軟件組成的事實(shí)并沒有改變。很容易被單一技術(shù)(硬件或軟件)分散注意力,最好的系統(tǒng)會在最有幫助的地方小心地應(yīng)用新技術(shù)。

          結(jié)論:人工智能將使用高性能計算,并將永遠(yuǎn)改變

          事實(shí)上,人工智能可能是高性能計算歷史上最大的變革推動者。高性能計算不斷發(fā)展,因?yàn)橐呀?jīng)通過自己的工作負(fù)載來實(shí)現(xiàn),并且它也將在人工智能中發(fā)展。

          即人工智能用戶只需加入高性能計算社區(qū)并在其上加上自己的標(biāo)記。他們也將使用非高性能計算系統(tǒng),就像其他高性能計算用戶一樣。

          將有專為人工智能工作負(fù)載設(shè)計和構(gòu)建的定制,而其他機(jī)器的人工智能工作負(fù)載也在具有非人工智能工作負(fù)載的更通用的高性能設(shè)施上運(yùn)行。平衡機(jī)器在需要高性能靈活機(jī)器的情況下才能實(shí)現(xiàn)加速。人工智能將有助于未來定義什么成為超級計算機(jī),因此可能將會調(diào)整高性能計算機(jī)的進(jìn)程。 


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