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用算力拓展技术边界(科技杂谈)
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来源:人民日报发布时间:2018-11-19 10:18:47

算力既能不断拓展人工智能的技术边界,也能推动更多的应用落地

日前发布的《2018中国AI计算力发展报告》显示,2017年我国人工智能计算力大幅提高230.7%,数据量增加50%。人工智能计算力正在互联网、公共服务、医疗、金融等多个应用场景加速释放,驱动智慧时代的到来。

算力泛指计算能力,是信息技术发展的重要标志。提到算力,绕不开“摩尔定律”——当价格不变时,集成电路上可容纳元器件的数目,约每隔18至24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。半个世纪来,信息技术的快速进步让计算机、互联网等走入千家万户,摩尔定律正深刻地影响着世界。

近年来,在半导体工艺逐渐逼近物理极限的情况下,GPU(图形处理器)、TPU(高性能处理器)等相继出现,使新一代“超级摩尔定律”继续在信息技术的演进中发挥作用。研究显示,2012年以来,在最大的人工智能训练中所使用的计算力每3.5个月就会增长一倍,6年来该指标已增长30万倍以上。

“超级摩尔定律”的出现,一方面是由于人工智能走向大规模应用,数据不断积累,训练任务量也呈指数级增长,激发了对计算的巨大需求。同时,正是计算性能的长足进步满足了大规模并行运算的需求,为深度神经网络算法应用于大数据处理提供了可能,由此带动了人工智能的跨越式发展。可以说,计算促进了人工智能的发展,人工智能也促进了计算的变革与创新。

当前,人工智能与计算的深度融合,既给产业发展带来机遇,也提出了新的挑战。人工智能计算的发展仍面临着诸多瓶颈,比如算力仍有待提升、可用数据有限、市场化难度高、解决方案不完备等。其中,算力是人工智能的硬件基础,人工智能的发展需要算力的支撑。算力既能不断拓展人工智能的技术边界,也能推动更多的应用落地。

如同中国工程院院士王恩东所说,“智慧时代的核心驱动力或者说生产力,就是计算。”硬件算力的提升一直是人工智能快速发展的重要因素,也是抢占人工智能制高点的关键。我国人工智能产业在数据积累、算法应用等方面虽然有一定优势,但在算力方面依然存在差距。推动我国新一代人工智能健康发展,必须加大研究力度,带动算力跃升,为人工智能发展按下“加速键”。

(责任编辑:刘艳)
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