隨著高性能計(jì)算(HPC)領(lǐng)域的進(jìn)步，越來(lái)越多且極其復(fù)雜的工作負(fù)載問(wèn)題得到了解決。若能將本時(shí)代最具顛覆技術(shù)之一的AI也引入高性能計(jì)算環(huán)境，并加以擴(kuò)展功能，即使是未來(lái)新興工作超量的負(fù)載，也必將滿足人類的需求。

英特爾?FPGA是如何通過(guò)人工智能解決實(shí)際問(wèn)題，加速科學(xué)技術(shù)發(fā)展的呢？

AI助力，發(fā)揮HPC的極限

當(dāng)前，人工智能技術(shù)正處在預(yù)爆發(fā)、強(qiáng)加速階段。然而在真正的技術(shù)領(lǐng)域中，處理器以及算法的演進(jìn)卻是日新月異。比如搭載了英特爾?至強(qiáng)?處理器的UClound AI在線服務(wù)，它能嫻熟地使用AI技術(shù)，讓企業(yè)更專注于圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等業(yè)務(wù)需求，幫助人類體驗(yàn)真正由視覺(jué)與超感洞察帶來(lái)的享受。

“人工智能有三個(gè)要素——數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算能力。如果把人工智能當(dāng)作火箭的話，那么數(shù)據(jù)是火箭的原料，計(jì)算能力是引擎，算法就是引擎的控制器。”

——UClound實(shí)驗(yàn)室研發(fā)總監(jiān)、創(chuàng)新產(chǎn)品線總監(jiān)葉理燈

那么該如何加強(qiáng)引擎的能力呢？

——引擎的能力是固定的，能完全發(fā)揮它本身具備的能力就是最強(qiáng)！

比如在英特爾?至強(qiáng)?處理器中有一套AVX浮點(diǎn)計(jì)算指令集，它能顯著增強(qiáng)數(shù)據(jù)重排能力，有效地存儲(chǔ)和讀取數(shù)據(jù)。但在我們實(shí)際的應(yīng)用中，一般只用到一些簡(jiǎn)單的指令集，而沒(méi)有完全發(fā)揮AVX的強(qiáng)大能力。而這些需要發(fā)揮的能力，得從算法層面去掌握。因此引擎能力再?gòu)?qiáng)大，也需要良好的控制器。

英特爾?一直以來(lái)都提供廣泛產(chǎn)品組合，因此為了充分發(fā)揮“引擎能力”，UAI-Inference使用了面向英特爾?架構(gòu)優(yōu)化的Caffe(AI) 框架，從而更好地支持英特爾?至強(qiáng)?處理器產(chǎn)品家族和至強(qiáng)融核TM處理器產(chǎn)品家族。其中集成了最新版本的英特爾?數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)2017，能更高效地利用英特爾?AVX處理能力。

明星代表—"英至強(qiáng)"

作為英特爾?明星產(chǎn)品，英特爾?至強(qiáng)?處理器可謂用途遼闊。中國(guó)云服務(wù)提供商京東曾嘗試使用GPU從龐大的產(chǎn)品圖像中提取特征。最后發(fā)現(xiàn)，在現(xiàn)有服務(wù)器上使用英特爾?至強(qiáng)?處理器可讓性能提高3.83倍。

除此之外，前不久德克薩斯高級(jí)計(jì)算中心(TACC)也宣布其最新的超級(jí)計(jì)算機(jī)Frontera也將采用下一代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器。作為學(xué)術(shù)研究人員的他們希望新的超級(jí)計(jì)算能夠?qū)崿F(xiàn)從天體物理學(xué)到動(dòng)物學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域的重要發(fā)現(xiàn)。

由NSF資助的Stampede超級(jí)計(jì)算機(jī)數(shù)字成像實(shí)現(xiàn)模擬地球的地幔對(duì)流

TACC稱，如果今天完成了Frontera，它將成為世界上第五大系統(tǒng)。其功能大約是基于搭載了英特爾?至強(qiáng)?處理器的Stampede2的2倍。如果要匹配Frontera在1秒鐘內(nèi)計(jì)算的內(nèi)容，一個(gè)人大約要執(zhí)行大約10億年1次/秒。

“AI+HPC”潛能無(wú)限的關(guān)鍵——FPGA

——By the way，深度學(xué)習(xí)框架了解一下~

TensorFlow*、Caffe*等熱門(mén)框架針對(duì)基于英特爾?架構(gòu)的平臺(tái)做了性能優(yōu)化，可加快深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理工作流程。其中TensorFlow使用了英特爾?數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)（英特爾?MKL）和面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英特爾?數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)（英特爾?MKL-DNN），可大幅提升性能。

然而這一切厲害之源的關(guān)鍵在于英特爾?FPGA——它幫助加強(qiáng)了人工智能(AI)系統(tǒng)架構(gòu)師靈活搜索能力，并支持差異化定制、極具競(jìng)爭(zhēng)力的深度學(xué)習(xí)加速器；支持調(diào)整底層硬件架構(gòu)（包括可變數(shù)據(jù)精度）和軟件定義處理，因此還可融合不時(shí)推出的出色創(chuàng)新技術(shù)。底層應(yīng)用還包括內(nèi)嵌圖像和數(shù)據(jù)處理、前端信號(hào)處理、網(wǎng)絡(luò)攝取和I/O聚合。

比如將FPGA與內(nèi)置英特爾?至強(qiáng)?處理器的服務(wù)器整合，就能極大地提升其計(jì)算能力和效率。因此無(wú)論是從網(wǎng)絡(luò)邊緣還是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中心加速，任何涉及計(jì)算性能以及智能化處理的應(yīng)用都離不開(kāi)FPGA強(qiáng)大的支持能力。

在這個(gè)日益變化的異構(gòu)計(jì)算世界中，英特爾?FPGA全面進(jìn)行了性能、功耗以及成本優(yōu)化的實(shí)時(shí)人工智能加速，不斷改進(jìn)加強(qiáng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)以及分析處理能力，從而將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可支持AI發(fā)展的智能結(jié)果，為智慧未來(lái)蓄力！