软件定义算力 第四范式携手英特尔开启企业AI转型的算力时代

时间:2020-01-26 来源: 社会新闻

最近,英特尔在北京举办了一次人工智能技术研讨会。ACM世界冠军、第四范式基础技术研发副总裁曲征应邀出席并发表了题为“第四范式使人工智能在计算时代实现转型”的主旨演讲。

早在去年9月,第四范式和英特尔就建立了“英特尔和第四范式人工智能联合实验室”,通过软硬集成技术加速人工智能产业化进程。曲征在讲话中宣布了联合实验室的技术突破。第四种范式基于英特尔最新发布的第二代至强可扩展处理器(CascadeLake),在金融和医疗行业的人工智能计算研究和场景应用实践中取得了丰硕成果。与传统系统相比,第四种范式将自主开发的企业级AIPaaS平台“预言家”与先进的处理器和内存架构(如英特尔架构、英特尔altun固态硬盘等)相结合。创建更低的门槛、更低的总体拥有成本和更高的可用性硬件和软件集成人工智能基础设施,使企业更容易开发、部署和应用人工智能,并在人工智能转型过程中获得竞争优势。

图为第四范式副总裁兼基础技术研发负责人曲征发表演讲“真正的知识来自实践”。软件定义和计算能力的时代正在到来。

随着人工智能应用在各个行业的不断验证和深化,数据大小、算法复杂性和企业业务场景的数量都以几何倍数增长。结果,基于大数据的数据治理基础设施和拼接中央处理器/图形处理器的人工智能算法等野蛮的硬件堆叠方法难以支持企业对人工智能应用的多场景和集中管理的需求,从而导致服务器规模快速增长带来的一系列问题,如投入产出比低、运行维护成本高等。另一方面,面向人工智能的数据治理越来越深、越来越广、越来越复杂,“以计算能力换取智能”的自动机器学习算法正在快速、大规模地应用。对此,曲征认为,机器学习算法的快速发展和计算能力的缺乏已经成为企业在人工智能转型过程中的艰难选择。在为企业服务的过程中,第四范式发现了先进的机器学习算法和完整的人工智能治理能力,这也推动和推动了硬件技术的迭代和进化,特别是企业业务、算法、数据、平台和治理的系统构建和整体优化。"软件正在重新定义人工智能时代的计算."曲征说。

通过高性能人工智能软硬件集成优化构建人工智能系统闭环,构建更合适的人工智能架构,将计算能力到业务的价值链连接起来,可以弥补现有信息技术架构带来的计算能力不足和软硬件不匹配的问题,帮助企业充分激发机器的计算能力,构建人工智能能力,完成商业场景中的智能决策。第四范式的先知是领先的AIPaaS平台,内置五个核心产品组件,即人工智能数据治理平台数据平台(DataPlatform)、人工智能应用开发和操作中间件超级引擎、模型研发工具工作室、应用在线和运维管理工具控制台和应用市场解决方案商店。以及自主开发的AutoML算法、高性能实时特征数据库RtiDB和高维机器学习框架GDBT等核心技术。并提供灵活、高效和全面的开发环境,支持企业全堆栈人工智能能力,覆盖更广泛的开发人员。同时,第四种范式也在探索如何优化人工智能平台层和硬件服务器基础层的集成。在系统方面,人工智能软硬件集成系统实现了端到端的优化和适配,最大化了软硬件效率,大大提高了性能。软硬件集成交付模式可以大大提高企业的部署效率,解决企业软硬件的兼容性问题,提高系统的稳定性。

软硬结合为企业人工智能转型提供捷径

第四个范例通过硬集成和软集成技术帮助多个客户实现人工智能应用程序的快速转换和部署。以金融行业最常见的智能控风场景为例,领先第四范式的AutoML算法通过自动参数调整探索和算法的自动特征组合,带来了显着的业务效果提升。然而,普通的中低CPU分配和低速大容量存储介质受到访问带宽的限制,不能支持人工智能训练过程中高维稀疏机器学习模型的高效数据访问,从而降低人工智能过程的运行速度。英特尔推出的OptaneSSD解决了人工智能训练和计算过程中特征数据计算频繁的问题。结合第四范式开发的内存/固态硬盘(Memory/SSD)自动缓存切换技术,可以为企业人工智能应用提供领先的硬件存储特性,特别是突破内存和固态硬盘界限的革命性三维点技术。它结合了高吞吐量、低延迟、高服务质量、高耐用性和非易失性的特点,成为第四范式构建高效分布式多级存储系统的基石,使“第四范式先知”平台获得更高效的存储和查询能力,大大提高了客户人工智能场景下的计算能力。

除了智能控风场景之外,在金融监管合规性越来越严格的趋势下,反洗钱领域也成为人工智能技术应用的热点。由于在机器学习领域的深入研究和创新理念,第四范式已经在该领域实现了全球范围内以同行为中心的案例应用。在一家银行的反洗钱项目中,第四个范例通过两年的交易数据培训了一个准确的案例识别模型。该模型估计每天有5000-8000万个案例交易,并在10个月内完成了225亿个案例交易。该模型基于第四范式引入的深度稀疏网络(DSN)算法,支持高达1000亿级的模型维数,确保模型效果有更大的改进空间。深度稀疏网络在“深度”(模型优化)或“广度”(特征优化)方面不同于传统模型。它处理高维数据,以便能够合并两个发展方向,从而兼顾两个优势。另一方面,它也不同于其他反馈算法模型所需的强大并行计算能力。它构建了一个巨大的金字塔数据矩阵,整体模型维度可以达到数万亿。因此,对通用计算能力和大容量内存支持能力的要求更加迫切。英特尔新一代“卡斯卡迪拉克(CascadeLake)”可扩展至强服务器处理器不仅支持OptaneSSD高速存储技术,还展现了人工智能计算能力的“天赋”,集成了高达56核的新微体系结构物理内核和创新的核内互连架构,支持12通道本机DDR4内存,在加速包括建模、仿真、机器学习和高性能计算在内的一系列数据密集型工作方面发挥了重要的加速作用,整体性能与上一代产品相比有了很大提高。这种性能的提高为第四个普通人工智能平台提供了足够的计算能力来应对数万亿高维数据处理带来的挑战。凭借强大的并行计算能力,它满足了特定业务场景中的计算能力要求。

这些成功案例是人工智能领域领先企业和英特尔第四范式共同努力的结果。未来,第四范式将继续与英特尔进行深入的合作研究,充分发挥其在算法、数据等方面的优势,整合英特尔领先的硬件技术,为客户和合作伙伴带来更多创新技术和产品,为人工智能在更多行业的落地做出贡献。

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