人工智能發展需破解巨量算力應用難題

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如何能像人類一樣具備邏輯、意識和推理等認知能力,是人工智能研究一直在探索的方向!澳壳皝砜,通過大規模數據訓練超大參數量的巨量模型,被認為是非常有希望實現通用人工智能的一個重要方向!敝袊こ淘涸菏客醵鳀|日前接受采訪時表示,隨著巨量模型的興起,巨量化已成為未來人工智能發展的一個重要趨勢。

全球知名科技市場研究機構國際數據公司(IDC)日前發布的《2021-2022中國人工智能計算力發展評估報告》指出,人工智能算法模型呈現大規模趨勢,巨量模型將是規;瘎撔碌幕A,算力成為根本保障。

巨量化的核心特征是模型參數多、訓練數據量大、模型應用規模大。當前,谷歌、微軟、英偉達、浪潮、智源研究院、百度、阿里等全球知名AI公司和機構相繼推出了各自的巨量模型。

前述報告顯示,2011年以來,全球人工智能模型參數從千萬級增至千億級。2020年美國的GPT-3深度學習模型參數規模高達1750億,是當時全球最大的AI巨量模型,在文本分析、機器翻譯、機器寫作等自然語言處理應用領域表現出色;2021年中國的“源1.0”模型參數規模升至2457億,訓練數據集規模達到5000GB。構建大模型,提升人工智能處理性能,成為時下流行的模型發展趨勢。

“如此巨量的數據調用需要強大的算力支持,計算產業面臨著新的趨勢和挑戰!蓖醵鳀|說,一方面,多樣化的場景需要多元化的算力,巨量化的模型、數據和應用規模需要巨量的算力,算力已經成為人工智能繼續發展的重中之重;另一方面,從芯片到算力的轉化依然存在巨大鴻溝,多元算力價值并未得到充分釋放。

他認為,釋放多元算力價值、促進人工智能創新,需要重視智算系統的創新,加大人工智能新型基礎設施建設,設計好從技術到應用的各環節鏈條。同時,加快推動開放標準建設,通過統一、規范的標準,將多元化算力轉變為可調度的資源,讓算力好用、易用。

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文本標簽:人工智能,算力
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