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打破通用算力的共性迷惘,天數(shù)智芯發(fā)布百大應(yīng)用開放平臺

Felix分析 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:吳子鵬 ? 2022-09-01 08:02 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/吳子鵬)隨著人工智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸落地,算力資源成為各行業(yè)智能化升級的核心驅(qū)動。通用GPU憑借著性能和靈活性方面的優(yōu)勢,在龐大的算力需求下迎來了井噴式發(fā)展,在互聯(lián)網(wǎng)、云數(shù)據(jù)中心、安防和行業(yè)AI等領(lǐng)域被廣泛部署。


由于自研概念的強(qiáng)化,目前國產(chǎn)通用GPU賽道火熱,天數(shù)智芯已經(jīng)發(fā)布通用GPU產(chǎn)品——天垓100,且已經(jīng)完成商業(yè)落地,截止到2022年3月份該芯片落地場景超過200個。此外,天數(shù)智芯第二款產(chǎn)品7nm云邊推理芯片“智鎧100”也于今年5月成功點亮。

在國產(chǎn)通用GPU發(fā)展的過程中,“對標(biāo)英偉達(dá)”是現(xiàn)階段主要目標(biāo),其中部分產(chǎn)品宣傳性能超過英偉達(dá)尖端產(chǎn)品,那么具體情況到底如何?國產(chǎn)通用GPU在算法適配方面表現(xiàn)如何?用戶自己的算法選擇什么硬件平臺最合適?對于相當(dāng)一部分開發(fā)者和行業(yè)用戶而言,這些問題很難求證。

為了幫助用戶更好地評估和使用通用算力,讓更多終端產(chǎn)業(yè)受惠于通用算力,8月30日,天數(shù)智芯正式發(fā)布百大應(yīng)用開放平臺DeepSpark。

天數(shù)智芯副總裁鄒翾表示,算法的編程模式是跨接通用算力和應(yīng)用之間的橋梁,DeepSpark百大應(yīng)用開放平臺基于天數(shù)智芯豐富的應(yīng)用落地經(jīng)驗,從速度、功耗、準(zhǔn)確度、線性度、顯存占用、穩(wěn)定度等6大維度構(gòu)建系統(tǒng)性測評體系,可以幫助用戶在自己的業(yè)務(wù)中,快速、高效地識別出更有效的算力,并依托這些算力開創(chuàng)通用計算時代的應(yīng)用新時代。

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天數(shù)智芯副總裁鄒翾

DeepSpark由三部分組成,分別是應(yīng)用算法、應(yīng)用框架和一站式評價腳本。在應(yīng)用算法方面,目前DeepSpark第一版本提供百大應(yīng)用算法模型,包括常用算法模型,以及3D重建、通用計算、高性能計算等領(lǐng)域不斷誕生的新模型;在應(yīng)用框架方面,DeepSpark兼容行業(yè)主流架構(gòu),并面向用戶提供完備的工具箱;在一站式評價腳本方面,DeepSpark提供一鍵評測功能,讓用戶可以直白地看到,所評測的算力是否適配自己的算法,適合自己的領(lǐng)域。

天數(shù)智芯CTO呂堅平指出,DeepSpark和算力平臺的品牌無關(guān),理論上非GPU硬件也可以通過DeepSpark檢測算力的適配性能,DeepSpark提供了一鍵部署的能力,一般AI硬件以及友商的GPU都可以使用,讓算力硬件變得更加通用。

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天數(shù)智芯CTO呂堅平


我們都知道,人工智能相關(guān)應(yīng)用有三大要素:數(shù)據(jù)、算法和算力,在應(yīng)用開發(fā)的過程中,如何通過算力和算法的高效結(jié)合,提升數(shù)據(jù)訓(xùn)練的效率,是所有應(yīng)用都必須要考慮的問題。在此過程中,有了硬件灌入算法,以及有了算法生硬綁定硬件,顯然都不是高效的方式,但在DeepSpark出現(xiàn)之前,如果想要測試不同的算法模型和硬件平臺,時間成本和金錢成本都非常高昂。

因此,呂堅平認(rèn)為,DeepSpark能夠從兩大維度幫助到廣大用戶。一方面是借助DeepSpark平臺,能夠幫助用戶挑選最合適的硬件部署平臺,在此之前,僅憑硬件廠商宣傳的幾項參數(shù),是無法看到硬件和算法的適配情況的;還有一方面是提升用戶的算法開發(fā)效率,DeepSpark提供來自開源社區(qū)的算法模型,用戶可以基于開源社區(qū)的規(guī)則對相關(guān)算法進(jìn)行二次開發(fā),縮短應(yīng)用落地的周期。

對于后一點,鄒翾也在DeepSpark介紹環(huán)節(jié)中提到,DeepSpark算法的源頭都來自于各個領(lǐng)域的開源社區(qū),保證了用戶使用過程當(dāng)中功能的權(quán)威性、正確性以及和其他不同場景比較時的可比性。當(dāng)然,DeepSpark并只是簡單地匯集和提供開源算法,還將應(yīng)用場景融入到了算法中,使得算法模型更加高效。

此外,呂堅平提到,DeepSpark平臺的出現(xiàn)還有兩個深層的用意,一個是進(jìn)一步推動人工智能相關(guān)應(yīng)用的快速發(fā)展,另一個是讓通用GPU回歸通用算力的本質(zhì)。

根據(jù)工信部此前的測算數(shù)據(jù),我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元,企業(yè)數(shù)量超過3000家。然而,從人工智能賽道的明星企業(yè)表現(xiàn)而言,目前國內(nèi)人工智能落地遇到了明顯的困境,除了在“AI+安防”等少數(shù)賽道取得積極進(jìn)展外,大部分行業(yè)談到人工智能,只是表面風(fēng)光,實際落地進(jìn)度慘淡。

呂堅平對此談到,人工智能應(yīng)用從熱戀期度過蜜月期,現(xiàn)在到了“柴米油鹽醬醋茶”階段,發(fā)現(xiàn)有些東西并不是那么美好,有些行業(yè)發(fā)現(xiàn)人工智能并不能解決所有問題,因此布局人工智能的熱情有所降低。DeepSpark以百大應(yīng)用命名而不是百大模型,因為天數(shù)智芯在和客戶溝通的過程中,發(fā)現(xiàn)客戶很多應(yīng)用的實現(xiàn)是采用非AI算法,DeepSpark部分算法模型結(jié)合了應(yīng)用,能夠告訴這些領(lǐng)域的用戶在人工智能的使用上如何取舍,助推人工智能產(chǎn)業(yè)更良性地向前發(fā)展。

另外,如文首提到的,目前國內(nèi)涌現(xiàn)出了一批通用GPU公司,且在相關(guān)產(chǎn)品宣傳的時候都在對標(biāo)英偉達(dá),目標(biāo)產(chǎn)品從英偉達(dá)過往的產(chǎn)品,到當(dāng)前的主流產(chǎn)品,一直到最尖端的產(chǎn)品,都有公司宣稱在性能參數(shù)上實現(xiàn)了超越。然而,通用GPU的名字是通用GPU,是一種提供通用算力的硬件,在落地的過程中一定是要與算法深度融合,然后執(zhí)行數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。

呂堅平強(qiáng)調(diào),通用GPU優(yōu)勢就是通用,提供通用的算力,DeepSpark能夠從應(yīng)用部署的層面讓用戶看到不同通用GPU以及其他AI芯片的真實性能。

鄒翾在發(fā)布會上宣布,DeepSpark平臺將于9月30日在GitHub和Gitee雙網(wǎng)上線。

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