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AI进入下半场目标瞄准“举重若轻”“大材小用”

2021-05-04 来源:江西体育资讯网

产业的需求要求了要完成的人工智能任务越来越复杂,轻量化人工智能必须通过加快运算效率、提升计算出来密度才能构建极致的效率。——冷聪 中国科学院自动化研究所副研究员

人工智能算法的复杂度急剧上升,神经网络计算的能耗代价越来越高,数据洪水式地涌积堰塞……这些年,人工智能的发展遇上了越来越多的瓶颈。如何将人工智能模型及其计算出来载体前端化、轻量化成为亟待解决的问题。最新兴起的轻量化人工智能被寄予厚望,以“轻量化”为赛点的人工智能竞赛下半场已经到来。为此,4月27日,科技日报记者专访了中国科学院自动化研究所的涉及专家。

轻量化沦为人工智能下半场赛点

人工智能技术在行业应用中,大多倚赖海量的训练数据和大规模服务器的算力支持。

然而,近年来,随着信息技术领域的摩尔定律逐步上升,硬件的发展越来越难以符合当前人工智能模型动辄万亿级规模的存储和算力需求,数据堰塞、存储上涨、隐私泄露、能耗高企等问题随之而来。

“当前,对于人工智能设备和应用于的快速号召、隐私保护以及节能减排的需求越发突显,轻量化人工智能应运而生,并被寄予厚望。2020年,《麻省理工科技评论》将轻量化人工智能列为‘全球十大突破性技术’。”中国科学院自动化研究所研究员程健说道。

所谓轻量化人工智能,是指以一系列轻量化技术为驱动提高芯片、平台和算法的效率,在更密切的物理空间上构建低功耗的人工智能训练和应用部署,不必须依赖与云端的交互就能构建智能化操作者的人工智能。

轻量化人工智能被评进“全球十大突破性技术”,《麻省理工科技评论》得出的评选理由是,轻量化智能使现有的服务,比如语音助手、手机照片等,显得更好更慢,不必每次都必须相连云端才能运行深度学习模型;此外,轻量化人工智能也将使新的应用沦为可能,比如基于移动端的医学检测分析、对反应时间要求更快的自动驾驶汽车;此外,本地化的人工智能更有利于隐私保护,用户的数据不再需要离开了设备就能构建服务功能的进化。

“更重要的是,轻量化人工智能将人工智能推向更主流,它大大降低了人工智能系统的部署难度和成本,把人工智能从一场高门槛的科技巨头竞赛变为更容易弗惠民生的智能生态。”程健说道,在人工智能领域的竞逐中,以轻量化为赛点的下半场已经来临。

极致效率、极低能耗是最终追求

在展现出上,轻量化人工智能是在做除法,降低能耗、降低对硬件平台性能指标的要求、降低与云端的通讯市场需求等。

然而,“实质上,轻量化的内核却是在做乘法。”中国科学院自动化研究所副研究员冷聪说道,产业的市场需求决定了要已完成的人工智能任务越来越简单,轻量化人工智能必须通过提高运算速度、计算密度才能构建极致的效率。

在程健看来,在精度接近无损的前提下,将人工智能模型及其计算载体轻量化,是一个极具挑战性的任务。

解决这一问题,必须对神经网络进行轻量化设计、计算出来加速以及设计新的计算出来架构以构建模型的硬件化,这需要从软件和硬件两方面来著手。

在软件上,展开模型和算法创新,通过轻量化模型设计、矩阵分解成、稠密回应、量化计算出来来构建模型的微型化和计算加速;而在硬件上,则要通过流水线设计、存储模式设计等手段展开硬件架构的创新,通过韧协同设计和优化实现人工智能的轻量化。

“虽然继续执行神经网络计算的是硬件,但神经网络结构和人工智能平台要求了计算出来量的大小和运算方式。”冷聪坦言,所以极致的轻量化必须是软件和硬件的协同轻量化——基于简单的人工智能应用于场景,将芯片、平台和算法充份融合以牵头加速。

作为人工智能的硬件载体,人工智能芯片必须超过更高的性能、更高的效率、更低的功耗和更小的体积。这样才能有足够平价高效的计算出来平台符合产业需求,支撑复杂的人工智能任务,并且使推理和运算从云端迁移到终端。

同时,轻量化的人工智能平台要以更较低的功耗来训练和运行人工智能算法,最大化的发掘硬件的能力。更重要的是,应用轻量化技术的神经网络模型要小规模、少运算量并保持良好的精度。

未来轻量化人工智能将赋能万物

程健讲解,中国科学院自动化研究所是轻量化人工智能的先行者,很早就开始了软硬协同轻量化的技术研究,并回头在国际前列。

早在2016年,卷积神经网络大规模迈进应用之初,中国科学院自动化研究所就在国际人工智能顶级期刊发表了多篇神经网络模型轻量化领域的重要论文,成为国际上最早开始人工智能轻量化研究的机构之一,相关成果引发了国内外诸多专家的广泛注目。

“我们设计开发的轻量化人工智能平台QEngine及轻量化算法已经在数十万终端上部署。2019年,在国际神经信息处理系统大会的微型网络挑战竞赛中,我们与ARM、IBM、高通、Xilinx等国际一流芯片公司同场竞技,取得了轻量化神经网络架构图像类的双冠军。”程健回应。

2020年,中国科学院自动化研究所自主研发的全球首款极低比特分析神经处理芯片(QNPU)成功流片,绕过了芯片计算出来领域倍受注目的“内存墙”难题,在芯片成本、功耗、计算结构、边缘计算等方面实现革命性的变革。

“该芯片的面世,也标志着自动化研究所沦为了全球为数不多的享有‘人工智能芯片—平台—算法’全栈轻量化人工智能技术的机构之一。”冷聪说道。

未来,以人工智能驱动的小型化设备会越来越多出现在我们身边。由人工智能芯片、平台和算法构成的轻量化人工智能终端将在越来越多的场景中应用于。

“比如,在电力行业,我国的电缆线路覆盖面积广,野外自然环境简单,检修确保作业危险系数低、难度大,我们设计的自律通判无人机、缺失识别分析便携终端、通道可视化智能感官摄像头具备多种智能识别、检测和分析功能,能够保障输配电线路的安全和电力系统稳定。”程健举例说道。

同时,在消费电子行业,暗光强化、超分辨率等自动化所设计的轻量化算法及轻量化神经网络计算出来架构,也为手机终端、安防终端获取了影像增强效果。

程健回应,轻量化人工智能未来将赋能万物,让每个设备都具备环境感知、嵌入式、决策控制的能力。(记者 陆成宽)

来源:科技日报

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