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上四个月AI底工结构市售环比增54

时间:2020-04-22 14:06来源:三农 / 林业
近日,IDC公布了《2019年H1中国AI基础架构市场调查报告》。报告显示,2019年上半年中国AI基础架构市场销售额达8.37亿美元,同比增长54.1%。其中,浪潮AI服务器销售额达4.2亿美元,市场份

近日,IDC公布了《2019年H1中国AI基础架构市场调查报告》。报告显示,2019年上半年中国AI基础架构市场销售额达8.37亿美元,同比增长54.1%。其中,浪潮AI服务器销售额达4.2亿美元,市场份额达到50.2%,以大幅优势位居第一。

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数据显示,2019年上半年,互联网仍然是AI服务器市场最大的主体,同时能源、服务、建筑、通信、公共事业五个行业增速超过或接近200%,传统行业的AI应用已迈入规模化部署阶段,产业AI化进一步提速,2019年将成为实至名归的“产业AI化元年”。 在此趋势下,浪潮AI服务器在金融、通信、公共服务等行业屡获大单,在最近一期中国移动2019年AI服务器集采项目中,浪潮AI服务器大规模中标。

9月9日-11日,由工业和信息化部、湖南省人民政府联合举办的“2019世界计算机大会”在长沙召开。浪潮集团副总裁张东出席本次峰会,并为现场千余名嘉宾分享了《智慧计算 未来动力》主题演讲:计算力的提升,将促使人工智能技术与产业端融合,在进一步提升产业数字化科技水平的同时,加速调整我国供给侧改革,智慧计算将为我国数字经济发展带来强劲动力,并使之成为新型“生产力”。

据了解,浪潮已建立业界领先的人工智能服务器阵列,面向训练、推理和边缘等各类场景的工作负载,包括单机计算性能高达每秒两千万亿次的全球最强AI计算主机AGX-5、全球最高计算密度AI服务器AGX-2、业界首款支持NVSwitch高速互联的4U8GPU AI服务器NF5488M5、高密度推理服务器NF5468M5等。其中,浪潮AI服务器NF5488M5大幅提升了主流NLP模型Transformer的训练性能,GLUE基准训练至80.4%的时间相比同类产品大幅减少67%。

浪潮参加2019世界计算机大会

在传统行业应用与AI深度融合的趋势下,AI将不再是单点替代,而是真正融入到传统产业之中,推动传统产业的工艺、流程、流通、服务等核心业务的高效创新。但是,传统行业应用AI仍存在重大挑战,主要在于缺乏平台、应用程序开发,以及模型、算法调整方面的技术能力,产业AI化的实现需要生态力量的支撑。

本次峰会邀请了国内外著名专家学者、企业家汇聚一堂,围绕计算机生态、计算机未来、网络安全、协同计算、AI算法、新型计算等诸多领域碰撞思想、凝聚共识。

针对这一现实问题,浪潮方面表示,正在推进“元脑生态”计划,旨在连接左右手伙伴,即具备AI技术开发能力的科技公司及具备实施AI整体解决方案能力的SI、ISV伙伴,通过彼此的连接、共享与协同,共同为客户提供端到端的Al模型和方案。在元脑生态中,浪潮已经面向所有伙伴开放AI计算、资源与算法三大平台,使能合作伙伴高效完成AI算法、模型与应用的开发和交付。

夺金宝手机版,数字经济时代,计算力即生产力

责任编辑:刘迅

计算力之所以能成为数字经济下的主要生产力,一方面计算机产业是当前增长最快的经济产业,另一方面则是计算机技术具有更强的溢出效应,渗透到每个社会经济领域,带动科技、经济、社会的创新发展,如物联网、云计算边缘计算、大数据等一系列技术的融合创新应用。

浪潮集团副总裁张东发表演讲

同样,计算力指数是衡量一个国家、地区,甚至是企业发展水平的重要指数。从全球GDP与服务器出货量的分布来看,全球GDP排名前四的美国、中国、日本、德国,服务器采购量同样排名前四。而目前全球市值最高的8家企业中,有7家是信息技术企业,服务器集采量同样位居世界前列。尤其是在中国市场,北、上、广、浙等省市区域每万亿GDP的服务器出货量远大于其他省区,这些地区的产业化升级明显快于其他地区。

对于我国计算力需求的进一步提升,工信部也于今年7月给出明确答复:我国将以应用为导向,突破大数据关键技术,特别是加快高性能计算、大数据计算系统等能力提升,提升数据分析处理和知识发现能力,用计算力“赋能”数字经济。

人工智能计算是未来核心动力

从发展趋势来看,随着5G商业化提速,数百亿个设备即将接入互联网,对计算技术的要求越来越高,不仅要算得快,还要算得好,算得稳,算得多,并可以节省能源。面对持续产生的、不同结构类型的海量数据,传统的计算技术已渐显疲态。而此时,以人工智能计算为代表的新“计算形态”正在成为助推产业变革的新引擎。

根据日前IDC与浪潮联合研究的《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》显示,未来5年,我国人工智能市场总体规模年复合增长率将达到44.9%,并超过170亿美金。尤其是人工智能基础架构市场规模异常突出,其增速是中国整体基础架构市场的三倍以上。据IDC预测,预计到2023年,中国人工智能基础架构市场将从2018年约为19亿美金,上升到83亿美金,未来五年复合增长率为33.8%,其中,服务器市场规模占整个硬件市场85%以上。

2019中国AI计算力发展评估报告-城市排名

从人工智能区域发展及行业投资来看,我国北、杭、深、上、广等城市AI计算力排名在《报告》中首当其冲,排名前五;而互联网、金融、政府、制造及服务等行业人工智能算力投资也随着市场关注进一步扩大。

此外,当前政府在力推工业互联网、智慧城市、物联网等相关产业快速落地,并为产业AI化提供有力保障。而人工智能未来给产业带来的巨大变革就是提高效率——在各行各业的效率提升中能做出70%——80%的贡献。

智慧计算发展新趋势:融合、开放、敏捷、生态

面对未来人工智能的百舸争流,浪潮指出,融合、开放、敏捷与生态将是AI计算最重要的四大发展趋势,它们将对围绕人工智能计算构建而成的整个AI产业生态体系,并根据行业及企业特性提出新的变化和要求。

而这其中,技术融合与产业融合将使得产业AI化进程不在孤立无援,各领域合作变得更加紧密,AI赋能水平也越来越高;技术、构架、软件及芯片的开放有助于行业创新提速以及标准化的建立;技术创新让AI产业敏捷化程度不断提高,敏捷研发、敏捷制造和敏捷交付让用户有了更好的体验;而不同生态环境以及生态体系的建立,更加有利于AI产业成熟度提升,并促使专业化分工以及产业协同效应的形成。

浪潮:左右伙伴携手 共建元脑生态

而就在以上人工智能发展新趋势的影响下,我国科技巨头纷纷布局AI产业,并积极推动人工智能生态的建设。如百度倡导的“百度大脑”生态,除了在内部使用AI技术外,也将AI技术商业化,目前在算力、算法和数据方面都建立了自己的体系,且不断突破AI 技术创新,实现产业应用落地。

而作为全球人工智能计算领先企业,浪潮也在今年4月发布“元脑生态”计划,并宣布合作伙伴共享其三大核心平台能力:即包括高效创新的AI计算平台、敏捷协作的AI资源平台和即时交付AI算法工具平台。

据了解,元脑生态计划是在AI产业化迈向产业AI化新时期下,浪潮所提出的产业新理念。元脑生态并不独属于某一个企业,而是一个由具备AI功能开发核心能力的科技公司——左手伙伴,和具备实施AI整体解决方案能力的SI、ISV——右手伙伴,以及浪潮一起构成、由各方共同创建的生态形态。

在元脑生态中,浪潮将面向所有伙伴开放AI计算、资源与算法三大核心平台能力,使能合作伙伴高效完成AI算法、模型与应用的开发和交付。IDC报告显示,2018年浪潮在中国AI服务器市场份额继续超过50%,并且在人工智能百强企业中80%都与浪潮有着深度的合作,生态伙伴不仅包含BAT等互联网厂商,也包括第四范式、宽邦等人工智能新兴独角兽,还有大量行业ISV。

此外,为了将AI生态进一步打造成浪潮整个生态体系的“第一生态”,公司计划,在2019年,聚焦计算机视觉、语音识别、自然语言识别、量化交易等四个基础应用场景,发展100家以上的合作伙伴,开发100个以上的联合解决方案,帮助400家以上的传统ISV建立人工智能技术能力,覆盖金融、企业、通信、教育等8个主流行业。并且随着对于人工智能产业生态的重大投入,将为浪潮提供持续的增长动力。

近日,在北京举行的2019人工智能计算大会上,浪潮发布主流自然语言处理模型Transformer的最新性能测试数据。Transformer模型参数规模可达数亿,对计算、通信的要求非常高。性能数据显示,相比同类服务器,浪潮AI服务器NF5488M5大幅提升了Transformer的训练性能,GLUE基准训练至80.4%的时间相比同类产品大幅减少67%。

浪潮AI服务器NF5488M5

人工智能正在由“能看、会听”的感知智能向“能读、会写”的认知智能迈进。由于文字是信息、思想的重要载体,如果计算机能够理解文字并能够用文字表达,那么就具备了读写能力,因而NLP被认为是认知智能的重要突破口。目前主流的NLP模型包括Transformer, Bert, GPT, XLNet等,而Bert和GPT都基于Transformer架构。Transformer被视为是NLP的经典模型,2017年由谷歌提出,其利用自注意力机制实现快速并行,并且可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。

但是Transformer模型训练是一大难题,因为其参数规模达到数亿,对计算力的需求很大。OpenAI的Transformer模型有12层、768个隐藏单元,使用8块P100 GPU在8亿词量的数据集上训练40个Epoch需要一个月。背后的原因很大程度上在于GPU通信制约。Transformer Attention机制的全连接层计算时会产生海量参数,而更新参数梯度需要GPU间高速传输。同时,模型规模很大导致占用大量GPU显存,而batchsize通常都很小,导致每次计算的时间较快,计算后更新参数梯度频繁,这也进一步要求更高的GPU间传输速度。

浪潮AI服务器NF5488M5 通过无阻塞的GPU全互连设计,突破性地实现了All to All 300GB/s的Peer to Peer带宽。在当前深度学习通信模型All Reduce性能表现上,NF5488M5的实际通信带宽可以达到采用常规NVLink互联的GPU服务器的3倍以上。正是这种特性,大大提升了Transformer模型在NF5488M5上的通信效率,从而加大了计算通信比,节约了整体运行时间。测试结果表明,NF5488M5大幅提升了Transformer训练性能,GLUE基准训练至80.4%的时间比采用PCIe互联的8GPU服务器缩短67%,比采用常规NVLink互联的8GPU服务器缩短31%。

Transformer训练性能测试结果

浪潮集团AIHPC总经理刘军认为,当前基于Transformer的Bert, XLNet等模型代表了NLP的发展方向,而它们的特点就是加速器间通信制约。测试结果充分表明浪潮AI服务器NF5488M5在GPU间通信效率上具有显著领先优势,能够大幅提升Transformer等大型AI工作负载的训练性能,降低训练成本,加速认知智能研发和应用落地。

浪潮是人工智能计算的领导品牌,AI服务器中国市场份额保持50%以上,并与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、语义、图像、视频、搜索、网络等方面取得数量级的应用性能提升。浪潮与合作伙伴共建元脑生态,共享AI计算、资源与算法三大核心平台能力,助力行业用户开发并部署属于自己的“行业大脑”,加速推进产业AI化落地。

文章来源:浪潮圈

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