为什么说未来五年全球服务器排名要看AI市场,计算性能达每秒2千万亿次的AI超级服务器问世可靠的线上网赌网站:

原标题:每秒计算2千万亿!浪潮推出最新AI超级服务器

原标题:计算性能达每秒2千万亿次的AI超级服务器问世

原标题:为什么说未来五年全球服务器排名要看AI市场?

智东西(公众号:zhidxcom)

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文 | 心缘

日前在北京举行的2018人工智能计算大会上,浪潮发布了AI计算性能高达每秒2千万亿次的AI超级服务器AGX-5,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

未来五年AI服务器占比有望达到20%,而几年前同样的数字也曾出现在超大规模数据中心市场。

智东西9月12日消息,今天,2018人工智能计算大会(AI Computing Conference
2018)在北京举办。本次大会由中国工程院信息与电子工程学部主办,浪潮集团承办,聚焦AI计算力,数位学术界、产业界AI专家分享AI芯片、AI服务器等计算设备以及量子计算等前沿AI技术。

浪潮AGX-5单机配置16颗目前性能最强的NVIDIA Tesla® V100 Tensor Core 32GB
GPUs,会支持下一代更强大的GPU加速器,提供2PFlops的非常强大的单机AI计算性能,与之前同类GPU服务器相比,AGX-5可支持4倍超大规模深度神经网络模型且训练速度提高10倍。浪潮AGX-5采用业界最先进的NVIDIA
NVSwitch™互联结构,基于NVIDIA最新的HGX-2平台,可实现48通道、2.4TB/s的全芯片群高速互联以及512GB
HBM2
全局共享超高速图形缓存,提供近乎线性的AI计算性能比。此外,浪潮AGX-5配置2颗28核心的强大CPU,提供顶级通用计算性能,6TB持久内存可提供超大数据高速访问,采用对称式均衡设计还可支持升级双物理分区。

计算力+数据的质变提升是当前AI再次崛起的动因。

在本次大会上,浪潮发布《AI计算力发展报告》和最新AI超级服务器AGX-5,计算性能高达每秒2千万亿次。浪潮表示,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

浪潮集团副总裁彭震表示:“人工智能是全球面临的巨大的产业机会,而如何实现更加快速高效的AI业务创新是所有智慧化企业追求的核心竞争力。浪潮创新研发设计的AGX-5
AI计算主机,可在单机内支持16颗高速NVSwitch无阻塞互联的Tesla V100 Tensor
Core
GPUs和新一代GPU加速器,在计算性能、芯片互联、数据吞吐等多方面实现了极大提升,由此带来AI计算能力的革命性的进步,必将为全球致力于领先AI科技的商业公司、科研创新机构提供前所未见的AI创新加速体验。”

虽说人工智能AI仍是“梯子很长,还远远够不到月亮”,但即便处于弱AI阶段,计算力的提升已让AI应用无处不在,而这也成为服务器产业下一个阶段最大的较力市场。

此外,浪潮还将在下午AI+创投分论坛中,发布面向AI创业企业的驱动计划。

浪潮是全球专业的AI计算力厂商,从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速等四个层次致力于打造敏捷、高效、优化的AI基础设施。浪潮已成为百度、阿里和腾讯的最主要的AI服务器供应商,并与科大讯飞、商汤、旷视、今日头条、滴滴等人工智能领先科技公司保持在系统与应用方面的深入紧密合作,帮助AI客户在语音、图像、视频、搜索、网络等方面取得数量级的应用性能提升。据IDC《2017年中国AI基础架构市场调查报告》显示,浪潮AI服务器市场份额达57%,高居第一。

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一、浪潮发布AI计算力报告和AI超级服务器

(经济日报 记者:杨国民 责编:武亚东)可靠的线上网赌网站,返回搜狐,查看更多

技术较力也是经济较力

在主题为“AI计算产业发展与创新”的演讲中,刘军首先介绍到,浪潮联合IDC共同发布《中国AI计算力发展报告》,摘要版在大会官网上可以下载。

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从经济角度看,服务器也是全球经济热度的一个反应。一个地区的服务器出货量与该地区的GDP可以直接映射:

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全球上看,美国、中国的GDP遥遥领先于日本和德国,相应的每万亿GDP服务器的用量、数字经济的占比也明显领先。

该报告从城市、区域、行业场景、主要挑战和发展建议等多维度,评估中国AI计算力发展水平及未来趋势。

从中国来看北上广和浙江,每万亿GDP服务器的需求远远大于其他省,这四个地区的新旧动能转换成效与其他地区形成鲜明对比。因此,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东就在近日浪潮Inspur
World大会上就直接提出——计算力即生产力的观点。

随后,刘军发布性能强大的AI超级服务器AGX-5。该服务器有2颗28核处理器,6TB持久内存和对称式均衡设计,AI计算性能高达每秒2千万亿次,整体性能较普通服务器提升10倍以上。

再看服务器的技术较力,近十年来大致可以分为三个阶段:

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一,x86服务器和小型机的较力:由于互联网带动分布式体系架构的兴起,以及云计算等软件定义硬件的

此外,刘军分享了产业发展的三个重要变迁趋势:一是缩短AI应用研发周期,提升创新效率,如AutoML;二是加速AI应用落地,降低运营CAPEX,如定制化计算TPU;三是AI与IT基础设施整合集成运行。

业,出货量最大的用户也是互联网云计算行业,中国服务器市场在全球举足轻重。就AI应用市场来说,中国服务器市场的红利远超过五年,因此,浪潮五年目标有挑战但有底气。

二、AI芯片面临三大挑战

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随着计算力的提高,AI芯片产业迅速发展。美国杜克大学终身副教授陈怡然表示,AI的平台性能每年提高一个数量级,但GPU等芯片每年提高不到2倍,目前主要面临三大挑战。

全球市场竞争

一是大容量存储、高密度计算和I/O性能不足,二是面向特定领域的AI架构设计与芯片的优化匹配,三是终端和“云”平台不同导致的需求差异,云端训练具有高并行、高带宽、高存储的特点,终端则对高安全性、低能耗、低延迟等性能有需求。

再来看看全球市场竞争。

陈怡然也提到,很多人问他
ASIC、可编程硬件、通用硬件平台和基于新型器件的可编程设计哪一种方案最好?

9月11日,思科推出了其首款面向处理器密集的深度学习工作负载的服务器。一个月前,戴尔EMC也试水针对AI工作负载的服务器,再加上HPE在AI以及集群上的新品,全球各大服务器厂商也都同时发力AI。

对此,陈怡然表示,没有一个方案会在这几种特性达到最优效果,只有了解业务场景、数据类型、预算成本与开销,才能确定最合适的AI芯片方案。

根据IDC6月发布的《Worldwide AI Server
Infrastructure
Forecast,2018–2022》
研究报告,用于AI工作负载的服务器是服务器市场中增长迅速的一部分,AI服务器基础设施市场规模将在2022年达到176亿美元。服务器供应商提供针对性的产品,大型云SP提供AI计算实例,两方面的推动会使得这个市场的发展加速。

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Gartner在2018年进行的一项研究《Hype
Cycle for Artificial Intelligence》
发现,虽然只有4%的企业部署了AI解决方案,但46%的企业计划在不久的将来这样做;

三、计算力推动AI发展

IDC预测到2021年全球AI支出将增加50%以上;

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,在智慧时代,计算是生产力,也是衡量社会经济发展水平非常重要的指标,全球服务器采购量的前八名都在全球市值前十名公司榜单中,全球GDP排名前五的国家也是全球服务器市场容量的前五。

2017年麦肯锡AI报告则预测:在2018年,75%的开发团队将在一个或多个应用程序中包含AI功能,到2019年,AI将启用40%的数字化转型计划。

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那么,中国服务器出货量第一的浪潮如何与思科、戴尔、HPE这些国际企业较力?

他认为AI的发展离不开计算力的快速发展,同时AI也给计算带来新的挑战,数据和训练的任务量呈指数级增长,激发了对计算巨大的需求。从2012年至今,AI的计算力六年增长了几十万倍,但按照摩尔定律,18个月芯片性能翻一倍。

其实,浪潮发力AI服务器领域已经有几年时间了,目前占据了57%的AI服务器国内市场份额,并且AI服务器发货量增长600%,5倍于全球平均增长。另一方面,浪潮在IPF2018上提出最新的“云数智”战略,明显进一步提升了AI的战略地位。

美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生分享了推动AI的发展的两个因素。

浪潮集团副总裁彭震进一步解析了这一战略中AI的地位:

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云计算作为计算、存储等资源的基础平台,为智慧计算提供算力的承载;大数据及大数据技术作为知识共享、价值挖掘的认知方法;以交互学习、协同进化、自主决策为关键特征的深度学习则为智慧计算提供了不断进行自我优化的工具。

第一,因为互联网的产生,互联网产生之后有了大数据。

可以发现,结合了云计算、大数据和深度学习的智慧计算,主导了计算的需求和走向。AI服务器就是面向智慧计算的核心产品,并且为服务器市场带来了强劲的增长动力。

第二,计算使AI无所不在。早期计算机每秒钟执行200万到300万指令;AlexNet产生时CPU已发展到多核,每秒有一千亿到两千亿的运算;GPU又把这个能力提高了十倍到上百倍。

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四、超导量子计算

AI计算力不仅AI服务器

除了AI计算之外,量子计算也是近年来备受关注的前沿技术之一。中国科学技术大学教授朱晓波简介了超导量子计算的研究现状和主要挑战。

IDC在白皮书《Hitting the Wall with
Server Infrastructure for Artificial
Intelligence
》中也指出了AI落地的一些难题:

量子计算有多强大呢?据朱晓波介绍,在局限问题上,有纠错算法加持,量子计算机的计算能力达到指数增加。

大多数采用AI和深度学习应用程序进行概念验证或生产模式的企业在某种程度上都遭遇了这一难题,并且对其严重性没有充分的意识。超过77%的企业使用其内部AI系统遇到了基础设施方面的限制,超过90%的企业遇到了基于云的AI的限制。

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表象上的AI应用程序扩展能力对应的是底层硬件平台、管理套件、深度学习优化框架及端到端解决方案的实力,也就意味着多样化的硬件平台、管理调度与分析平台和深度学习框架的“平台组合”,才能做到前端承接多源数据、后端支撑智能应用。

超导是上个世纪发现的自然界第四大物态,原则上,超导没有能量损失,这也是他研究超导量子比特的原因。

由此可见,对于AI服务器市场,不是简单的产品问题而是布局问题。

除了零损耗外,超导量子方案具有半导体平面印刷工艺、容易耦合和控制的优势,而且暂时没有发现原则性的困难。

对于浪潮来说,要想在AI服务器上持续领先,为五年内全球第一的目标构建好地基,一方面就要考虑AI服务器上下游产业链和相关产品的研发。

“凡是能够成量子比特的系统,或多或少都能做量子计算。”他总个人认为,量子计算机的主要难点在于可扩展性和隔离性之间的矛盾。

在AI计算平台方面,浪潮已经构建了全面的产品线,涵盖线下训练、线上推理、资源池化以及深度学习管理平台。这次Inspur
World
2018大会上,浪潮还新发布了基于OpenStack的AI云平台,这些产品覆盖AI和机器学习生命周期的各个阶段。

量子比特非常脆弱,容易受到外界干扰,最大问题是一方面需要和外界环境有隔离性,另一方面又研究学家又希望把它扩展。

另一方面,浪潮还要考虑如何将互联网AI应用的优势推进到传统行业企业当中。

目前走向可扩展超导量子计算的主要挑战是需要超高精度量子模拟芯片,对退相干时间、控制误差和量子态泄露都有较高要求。

据悉,在BAT三大互联网厂商里,浪潮AI服务器的市场占有率超过90%,并在金山云、奇虎360等互联网客户AI服务器采购量里占据了首要的位置。而进入传统行业,浪潮策略要点就是与AI企业合纵连横构建生态:科大讯飞在今年4月与浪潮联手推出“AI
Booster”方案,面向语音识别、智能翻译的训练方案,语音识别率达到98%;商汤科技利用浪潮的AI服务器,人脸身份认证误差率减小到10万分之一,可以广泛应用到公安、医疗等领域。

最后,朱晓波介绍了中国科学院和阿里巴巴合作建立的一个量子计算云平台,在今年年初上线,感兴趣的读者可以到官网上去亲自感受。

尽管有报告称,未来五年AI服务器占比在10%-20%,不过几年前年超大规模数据中心的服务器占比也是20%,但却引领了硬件重塑的变革。由此可见,未来五年,全球服务器市场排名是否出乎意料,很重要的判断依据就是看各大服务器企业是否满足智能时代的云、物、大、智、工等场景的需求,尤其是否能在AI市场构建领先优势。

结语:计算力提升正影响AI产业

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众所周知,计算力是AI发展三大要素之一。从众多学术大咖的分享中,我们发现AI计算力的变革正在深刻影响AI产业。

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很多企业拥有自己的数据和算法,但在计算力上遇到高门槛。就目前来看,AI计算力还会持续快速成长,这个过程中,抓住计算力命脉的企业,很有可能把握了AI发展的先机。返回搜狐,查看更多

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