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《2018中国AI计算力发展报告》出炉:杭州第一,北上深合紧随其后

来自2018-09-14

 

 

912日,在京举办的“2018人工智能计算大会(AICC2018)”活动现场,浪潮联合IDC发布了《2018中国AI计算力发展报告》。报告显示,2017年是中国AI发展的元年,AI的投资增长10倍,算力提高230.7%,数据量增加50%。

 

报告针对不同城市与地域的计算力发展做出了评估。数据显示,中国AI计算力发展Top10的城市可以分为两个层级,Tier1城市杭州排名首位,北京、深圳、上海和合肥市紧随其后,Tier2城市包括成都、重庆、武汉、广州、贵阳(排名不分先后)。而中国AI计算力发展在区域分布上也存在不平衡,总体上来说东部地区发展程度高于西部地区,其中华东地区计算力发展程度最高,西北地区发展程度最低。

 

 

 

四大行业加码应用

 

而中国应用AI计算的Top行业一是互联网,应用场景有搜索引擎、电商用户行为分析;二是政府部门,主要应用场景为公共安全和公共服务;三是医疗行业,主要用于疾病预测诊断、信用风险管理;四是金融行业,主要应用场景有知识管理和生成、在线业务人脸识别等。

 

 

 

报告显示,随着时间的推移,至2025年及以后,AI在新兴经济和数字经济中的应用场景将越来越多,尤其是数字经济的应用潜力会更大。其中,从目前开始至2020年,在传统经济中,包括人脸识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术和车辆识别、智慧交管、智能路灯等智慧城市技术将是AI最典型的应用场景,其他Top10应用场景还包括安防、自动化客服、互动娱乐等;2020-2025年,智能制造和智能家居的相关技术将走向成熟,成为最典型的AI应用场景;2025年及之后,智能医疗、自动驾驶、智能助理等相关技术与政策将成形,促使上述行业的AI应用实现爆发式增长。

 

 

 

算力革新日新月异

 

AICC大会发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东在会上表示:“计算促进了人工智能发展,人工智能反过来也促进了计算的变革与创新,两者相辅相成。人工智能与计算的融合发展趋势将不断加强,成为高性能计算、边缘计算以及未来量子计算最重要的应用场景,同时人工智能也对计算提出了更多的挑战,可定制计算受到越来越多公司的重视,开始尝试在实际业务中使用FPGA、ASIC等定制芯片为人工智能加速,这促进了计算的多元化发展。

 

事实上,AI对计算力的需求已远超摩尔定律的性能增长速度。OpenAI公布的一份报告显示,2012年以来,AI训练中使用的计算力每3.5个月增长一倍,6年增长30万倍以上。在此期间,硬件算力的提升一直是人工智能快速发展的重要因素。报告同时指出,“如果我们希望目前的发展趋势持续下去,需要为实现远超当前方法负载的全新系统做好准备!

 

量子计算机作为普遍认可的下一代计算技术,能在几秒钟、几分钟内,运算完成普通计算机需要成百上千年完成的任务。虽然量子计算机还远没有到应用阶段,但从谷歌、微软、IBM等科技巨头的动向看,量子计算技术和人工智能的结合已是未来科技的最大热门。

 

而在当下阶段,神经网络和其他机器学习系统的实现,依然依赖于庞大的计算能力。目前,GPU加速计算成为一种主流的AI计算形态,同时可定制计算开始兴起,谷歌、寒武纪、百度等公司都推出了自主研发的AI芯片。

 

四大算力挑战待解

 

报告指出,目前阻碍AI计算发展的主要挑战在于:1.算力的发展还未达到需求,2.可用数据量有限,3.从实验室到实际用用过程中还面临诸多挑战和问题,4.从应用场景到提供完善的行业解决方案还需时日。

 

 

 

对于算力,该报告给出的建议是通过异构计算和云的结合来解决算力的问题;对于数据,建议采用数据共享+整合的方法;而从实验室到实际应用的过程,需要能力输出于生态建设作为支撑;从应用场景带行业解决方案的跃进,则需要进行行业观察和痛点分析。

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