聯想引領中國超算,打造Edge AI邊緣智能平臺構建“智慧大腦”

聯想引領中國超算,打造Edge AI邊緣智能平臺構建“智慧大腦”

(原標題:聯想引領中國超算,打造Edge AI邊緣智能平臺構建“智慧大腦”)

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11月15日,聯想集團副總裁、聯想研究院人工智能實驗室負責人範建平博士,聯想企業科技集團HPC&AI營銷總經理于濤應邀出席第二屆中國超級算力大會(China SC 2020),與衆多知名學者與產業從業者齊聚一堂,共同探討“新基建”背景下高性能計算行業的挑戰和機遇,展示智能算力的最新科技。會議期間,倍受矚目的HPC TOP100榜單正式揭曉,聯想以35套的成績名列榜首,其中六套位列榜單前十名,這是聯想第六次榮登中國第一。

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聯想名列HPC TOP100榜首

會上,範建平博士發表主題演講,重點展示了聯想邊緣AI平臺的強大技術能力,以及在垂直行業中的應用實踐。他表示,聯想依託在邊緣計算、人工智能領域的深耕和積累,推出了“Edge AI”邊緣智能平臺。該平臺主要包括三部分:

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第一,在雲端進行模型的初始化和訓練。衆所周知,訓練環節是AI算力需求最大、最集中的部分。部署於邊緣和端的AI模型,爲了保證良好的精度,必須通過深度學習算法,在AI服務器上基於大規模的訓練數據進行多次迭代訓練才能得到理想的AI模型。這個環節中,AI服務器基礎架構與AI 訓練管理軟件是保證AI訓練任務穩定高效運行的關鍵。聯想企業科技集團目前推出了一系列AI服務器產品,如基於英偉達NVLINK技術的SG670, 可以配置8張最高端GPU A100的HG680等產品,爲人工智能的訓練任務提供了堅實的算力保障。同時範建平博士提到了聯想研究院的人工智能訓練平臺——煉AI大師,這是一款應用於聯想研究院內部的、功能豐富、強大的AI訓練工具,可以應對AI開發過程中,多機並行、多用戶、多任務、多環境等複雜場景。

第二,在邊緣側藉助於Edge AI的訓練結果進行決策。範建平博士指出:在實際的客戶使用場景中出於延遲,決策速度,尤其是數據安全的考慮,越來越多的AI計算會在邊緣端完成,而不是把數據發送回數據中心,由數據中心完成計算再將計算結果返回。所以,AI的邊緣計算技術是解決這個問題的關鍵。範建平博士提到聯想研究院的“聯想大腦”在邊緣端的AI部署有靜態和動態兩種不同的方式,兩種不同的部署方式分別適用於不同的客戶場景——在客戶訓練數據與測試數據具有相同分佈時,我們使用靜態部署模式;反之,則動態部署更爲合理。尤其在動態部署時,我們需要在邊緣側通過不斷的訓練,升級,再訓練,再升級的方式,使邊緣端的能力越來越突出,越來越聰明。但這一過程也是極其耗費算力的過程,用戶面臨着大量的GPU計算需求。範建平博士在這裏提出聯想的解決之道——AI算法創新,重點展示了AUTOML增量學習的方法,使得在實現模型動態的同時,大幅度減少了對計算資源的消耗與依賴。

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聯想集團副總裁、聯想研究院人工智能實驗室負責人範建平博士發表演講

最後,範建平博士指出,聯想Edge AI平臺是由“煉AI大師”和“聯想大腦”兩個核心部分組成,與聯想企業科技集團等其他業務單元產品已經高度結合,能夠使雲端和邊緣設備的算力最大化。如設計了最適配聯想邊緣設備的底層算子及其編譯器,能夠實現低功耗,小模型;同時,Edge AI平臺具備邊雲多AI任務聯合作業的能力;此外,還支持企業用戶利用自己的個性化數據,建立企業專屬的“智慧大腦”。

目前,聯想Edge AI平臺已經通過聯想企業科技集團實現了產品化,推出了LiCO AI、AI一體機等功能強大的AI產品與解決方案,被廣泛應用於人工智能數據中心、智能製造、工業物聯網、智慧城市、智能零售、智能音箱和智能家居等各個方面。在自動駕駛領域,可以做到行人識別、車輛識別、信號燈識別等。