(高性能计算)

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原标题:AI就是高性能计算

High-Performance Computing and Networking: 8th International Conferenc

SUN说:网络就是计算机。

联想说:AI就是HPC(高性能计算)。

抱歉,联想没有说。这是小编总结的。

尽管联想没有明确这样说,但在8月31日举行的2018联想全球超算峰会上,联想对外发布了全新AI产品家族,将HPC、AI紧紧关联在一起。

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这也是AI就是HPC的灵感来源

早已经是产业共识

AI就是高性能计算,这已经是产业界的共识。

但以小编知识结构,其实一时转不过来,没有领悟其中的奥秘。

HPC为AI提供了计算引擎,大数据为AI提供了数据引擎;反过来,AI、大数据给HPC带来了新的业态。”这就是结论。

如何理解这个结论呢?

先说说AI,如今AI有泛化的趋势,无助于人们的理解。

简单说,这一波AI浪潮的兴起和深度神经元网络和机器学习有关。AlphaGO就是最初的表现。其中最关键的技术是以大数据处理为基础的机器学习,对于算法模型的不断调优,从而使得其具备智能判断、分析的能力。

说到AI,很容易和人脸识别、语音识别、步态识别等具体技术联系在一起。

但实际上,AI分为重型AI和轻型AI**。**

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其中,轻型AI在消费级产品领域应用比较快,更加容易被人们所熟悉,例如AI手机,如摄影模式的智能判断和选择等

轻型AI的特点是针对目标硬件进行裁剪,可以通过硬件固化,如AI芯片,来实现秒级处理的效果。

但对于重型AI来说,体现出来的特点就是大数据、大模型和多任务。其模型训练需要大数据和大机器,其中HPC首当其冲。追求的是高吞吐率的智能推理以及复杂的关联关系分析。

简单说,当今的AI可以理解为算法、机器学习和人工经验的结合,是基于数据和结果,对于控制参数进行调优的结果。

绕不开的GPU话题

谈到AI,GPU是一个绕不开的话题。

实际上,不仅是GPU,围绕着复杂繁多的AI应用场景,如今GPU、TPU、HPU、BPU、IPU、NPU、VPU、XPU等百花齐放。几乎26字母都已经被用到。

原因很简单,没有任何一款通用处理器或者芯片可以满足所有AI应用场景的需要。

似乎这些和HPC无关。

说到HPC,离不开Top500排行,以Link Pack测试性能指标为前提的排行。