纵深学习操练的圆满组合,四年转型成果落榜

中国一直以来在太阳能发电领域具有强大的潜在市场,在新能源会转型过程中,太阳能作为新式能源受到市场和资本的广度重视。但在目前阶段,能量损耗、传输效率过低、监管成本高等也是其开发利用过程中遇到的最为棘手的问题。随着人工智能等新一代技术在电网智能化、自动化调度领域发挥作用,能源损耗会得到显著改善,也是市场发展融合的方向。

3月21日,华为中国生态伙伴大会2019在福州开幕,作为华为主流的技术合作供应商,润和软件也与SAP、Intel等一道成为本次大会的赞助商。

从1956年夏天在达特茅斯首次提出人工智能概念以来,人工智能技术的发展已经走过了60余载。如今,随着数据量的爆炸性增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的成熟,人工智能在第三次浪潮中迎来了“奇点”,基于图像识别、语音识别以及自然语言处理等技术的人工智能应用开始大量兴起,并且在真实的商业世界中扮演着越来越重要的角色。

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图片 2工控机的采用海思Hi3559A多核异构处理器的人工智能AI单元,具有如下特性:

展会上,润和一口气推出了芯片、边缘计算、云计算、大数据、软件全生命周期管理等五大硬核技术;润和展厅里的智能驾驶舱、远程AI视频监控、智能人脸识别、配电物联网平台等四大IOT落地应用,受到了参会者的强力围观与咨询,成为展会一景。

然而,不可忽视的是深度学习对于算力和存储的渴求可谓是极其迫切,尤其是随着模型规模不断增大,数据量的不断增加,深度学习用于训练的神经网络深度也不断增加,传统计算平台的算力和存储性能的瓶颈逐渐显现。对于大部分人工智能公司而言,计算和存储性能的不足已经成为其人工智能之路上的重要挑战。

原标题:美光(MU.US)是一家AI芯片公司?

1.在数据存储上,板载4GB DDR4内存,16GB EMMC Flash,支持PCI-E 2.0 USB3.0高速存储,支持4K HDMI输出,具有强大的数据处理能力,应对AI领域海量数据处理需求。

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美光(MU.US)作为存储巨头,在大数据以及人工智能的时代率先获益。不过,存储器的市场正处于周期的低点,这对于美光的投资者而言或许是个不错的机会。更值得注意的是,美光进入了AI加速器的领域,他们的目的何在?

2.具有强大的计算能力,双核NNIE神经网络计算引擎,支持深度学习神经网络加速,算力可达4T

图为大会现场与润和软件展台一、十年紧密合作,华为与润和共同见证彼此的成长历程

地平线作为一家全球估值领先的人工智能芯片独角兽,在其人工智能产品研发过程中也遇到了类似情况,自身数据中心的计算和存储逐渐显露出性能短板。不过,地平线公司与国内领先的公有云服务提供商、英特尔公司共同合作,构建基于高性能云物理主机(Elastic Physical Compute,简称EPC)集群的模型训练计算平台,并且充分发挥英特尔傲腾性能、低延迟以及稳定性的优势,走出了一条云上构建高效深度学习平台之路。

人工智能时代已经来临

3.拓展性、可开发行强,具有丰富的外部接口,独立DSP和GPU,支持8K@30fps 1080P@30fps或4KP120 1080P30,H.265编码。

润和与华为的合作始于2010年,至今整整十年。十年来,华为与润和的合作也持续升级,近年来双方的合作重心逐渐转向了云计算、大数据、人工智能、边缘计算等核心领域,润和同时也是华为海思的战略合作伙伴。

不可忽视的性能短板

人工智能时代已经来临,根据研究机构Gartner的数据,到2022年,人工智能和机器学习有可能创造3.9万亿美元的价值。咨询公司麦肯锡(McKinsey)表示,在接受调查的企业中,有82%从AI投资中获得了正回报,包括高好的客户满意度和生产力,金融公司更好的欺诈检测等。研究公司IDC估计,人工智能和认知系统的支出在2018年至2022年间将增加两倍以上,预计从240亿美元增加到776亿美元,复合年增长率为37.3%。

4.支持2*4Kp60,4*4Kp30或8*1080P30视频录制,支持多路全景硬件拼接,最大支持36M像素传感器输入,**全面支持视觉平台构建。**

如今,润和是华为体系内少数的以咨询服务、软件产品、解决方案等为主营业务的技术合作伙伴;在软件研发外包体系内,润和与华为的战略匹配度名列前茅;2018年,凭借专业的技术交付能力,润和在华为的评比和考核中取得了优异的成绩。二、五大硬核技术,润和完成从芯片到应用的IOT 能力闭环

地平线是一家全球著名的人工智能创业公司,拥有世界领先的深度学习和决策推理算法开发能力,其自主研发的AI芯片和算法主要应用于智能驾驶、智慧城市和智慧零售等应用场景。

很多科技公司都希望从这一市场分一杯羹,包括拥有庞大的数据中心的云计算公司、提供可处理大量数据的CPU、GPU和FPGA 的芯片公司,应用数据并编写AI程序的软件公司,以及帮助大企业部署这些系统的IT顾问。

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2016年,润和拉开了企业转型的大幕,决心从单一的软件外包型企业转型为科技型、服务型公司,其中,物联网是董事会确定的与金融科技并列的两大战略方向。“在与华为的多年合作中,我们意识到,润和已经是国内少有的具备了从芯片、主板、操作系统、到云、到场景应用的一体化物联网开发与整合能力的企业,这是我们的一个很重要的洞见,也是我们决心进军IOT的底气和重要基础”,润和董事长周红卫曾经多次这样回顾当时的决策过程——正是与华为的合作,让润和积累了十年的技术势能,转型的本质就是对这一势能的充分释放。

众所周知,深度学习本质就是一种大规模的神经网络,其模型训练通常需要规模庞大的高性能计算集群来完成,并且需要大量小文件数据样本进行持续训练。业界普遍认为,深度学习至少要从十万个样本起步。自动驾驶领域是深度学习一个重要的应用领域。在自动驾驶领域,深度学习对于数据样本的要求则会更高,当前一辆自动驾驶汽车一天收集的样本就是上百万张高清图像,并且需要不断地对这些海量数据样本进行持续学习。以地平线面向智能驾驶的算法为例,地平线预测未来一辆自动驾驶汽车每天在路上产生的数据就高达4TB。

这其中,内存和存储这样的基本组件AI的重要核心。根据硬盘制造商Seagate(希捷(STX.US))的数据,2002年产生了23 EB的数据(用大家更熟悉的说法是230亿GB。)但到2020年,每5小时就将产生23 EB的数据。这些海量的数据需要存储在使用NAND闪存的硬盘或固态硬盘上,然后通过动态随机存取存储器(DRAM)传输至处理器。

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美光显然也受益于大数据和人工智能的时代。

仔细观察润和的展厅之后,小编得出了一个结论:经过三年的锤炼,润和基本实现了软硬件一体化的全栈式IOT 解决方案的能力闭环,主要依托的就是以下五大硬核技术:

尤其是,随着深度学习训练数据的不断扩容,以及训练过程中的高并发和高 IO 需求,地平线专家团队意识到自身数据中心中存在的各种短板,尤其是在存储系统的短板最为突出。首先,旧有存储系统在低延迟数据访问、海量小文件存取以及扩展性方面都有待提升,已无法弹性应对地平线深度学习所需的海量数据读写。其次,地平线由上一代固态盘、硬盘组成的存储基础设施,也无法提供与强大计算力相匹配的 IOPS能力,形成了明显系统性能瓶颈。

AI时代飙升的存储器需求

1、芯片与边缘计算能力:2018年4月,润和推出新一代AI计算平台HiHope,包括HiHope硬件开发平台、HiHope AI-Engine、HiHope开源社区,华为是润和HiHope最重要的生态合作伙伴。截至目前,双方已联合发布了HiKey960、HiKey970、Poplar、HiHope-Hi3559A等四款高性能AI计算平台,广泛应用于数字标牌、移动POS机、智能机器人、智慧城市、自动驾驶、数字家庭中控、高性能边缘计算处理服务器,高精度安防,智慧能源等诸多IOT领域,这四款计算平台均在本次展会中原核展出。据了解,润和HiHope专注于以AI芯片为核心的开源软硬件一体化赋能,旨在为业界提供创新、开放、简易的高性能平台,降低AI、图像处理、边缘计算等技术门槛,加速产品化进程。除了华为海思,HiHope也吸引了日本瑞萨、索喜、德州仪器、英飞凌等主流芯片商和数百名开发者进驻,先后推出了包括HiKey970等在内的八款高性能AI主板。

因此,构建起实现弹性扩展的数据处理与训练的深度学习平台就成为地平线专家们的当务之急。

美光的产品组合涵盖了NAND闪存和DRAM,其中DRAM是全球仅存的三家提供商之一。美光首席执行官Sanjay Mehrotra在去年的分析师日演讲中指出,人工智能服务器所需的固态存储器和DRAM的数量是标准服务器的两倍。由于我们仍处于AI发展的早期阶段,还面临着众多挑战,但从长远来看,AI对NAND和DRAM的需求应该会飙升。

2、云计算与大数据能力:计算机系统环境越来越由传统的单机/局域网架构向云计算/互联网发展。在此技术背景下,系统设计也进入了云原生(Cloud Native)时代。润和适时推出了基于公有云的云原生解决方案,包括容器云开发平台、微服务运行环境、持续集成与持续发布环境等。基于润和的云原生解决方案,用户可以快速地构建、无缝运行部署云上的业务系统,并且可以实现快速地集成和资源弹性伸缩,快速部署,动态监控,自动运维等功能。

云计算为深度学习提供源源不断的动力

此外,美光和英特尔(INTC.US)是唯一能够生产一种称为3D Xpoint的新型内存的公司,这种内存是类似于NAND闪存的非易失性存储,不过速度要快得多,缺点是价格昂贵,但许多AI应用程序都可以从其独特功能中受益。

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在公有云上进行深度学习训练可谓是目前人工智能应用中一个重要的趋势。公有云拥有强大的算力,并且拥有弹性、可扩展的特点,能够提供源源不断的计算力,在云端通过深度学习不断进行大规模训练,并且不断将训练好的新模型部署到本地应用之中。为此,为了应对深度学习系统日益增长的计算力和存储能力需求,除了自建数据中心以外,地平线也将目光投向日趋成熟的云服务。

10月24日,美光宣布首款3D Xpoint SSD X100发布,这款产品的速度是基于最新NAND闪存SSD的三倍,使用寿命是11倍。

3、软件全生命周期管理能力:2018年,润和组建新维数联,推出了数字化软件工厂解决方案和D²系列的全生命周期管理产品,在业内率先构建起了包括需求管理、架构管理、开发管理、测试管理、投产发布和项目管理在内的软件全生命周期管理平台,具有明显的行业领先性。

地平线选择了金山云EPC集群作为模型训练计算平台,并且借助英特尔领先产品和技术提供的强大计算、存储和网络性能,为这一深度学习平台构建了基于 Ceph 的高性能分布式存储系统。由英特尔傲腾固态盘DC P4800X与传统机械硬盘组合构建的分层存储能力,使得地平线深度学习平台存储系统在读写速度、存储容量以及成本控制方面都获得了可观的收益。

美光入局AI

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相比于存储器,美光的人工智能布局更值得关注。去年,美光收购了一家基于FPGA技术的初创公司,名为FWDNXT。它还在2015年收购了FPGA初创公司Pico Computing,此后就一直在努力寻找可重编程设备合适的应用,以及将哪些数据放到内存中能够获得更高的性能。

三、润和丰富的多行业头部客户是华为推进生态战略的关键资源

图:金山云EPC集群架构图

FWDNXT的技术是美光开发新型深度学习加速器的核心,该架构与AI市场上的架构相似。具备面向矩阵向量乘法的大量乘法/累加单元,并且具有执行某些关键非线性传递函数的能力。美光让FWDNXT平台解决了一些棘手的问题,并致力于在内存中构建张量原函数。他们还利用这个平台从FPGA编程角度(仅指定神经网络)构建了一个软件框架。

多年以来,润和在能源电力、餐饮零售、供应链、智能终端、金融等领域沉淀了深厚的行业洞察与技术服务实践,并积累了众多如国家电网、南方电网、百胜中国等这样的行业头部客户资源。曾有分析认为,润和拥有丰富的行业经验与优质客户资源,对华为生态而言,战略价值不言而喻。在本次展会中,润和方面也重点展示在智能驾驶、智能硬件、配电物联网平台等领域的四个IOT落地应用方案。

金山云EPC 云服务是金山云基于裸金属服务器理念构建的创新型云服务产品,其可为地平线提供性能卓越的独享物理服务器,通过安全、稳定、便捷的计算、存储服务帮助地平线快速构建高性能的深度学习应用平台。同时,金山云优秀的云网络架构,也能让地平线可以在云环境中方便地配置和使用物理服务器,既享受独享物理服务器带来的高性能,也能方便地获取负载均衡、弹性IP等各类网络服务,并可进行便捷的网络部署与管理。

美光科技希望通过解决核心问题来实现更高的能源效率,即以更好的内存带宽实现数据搬运。美光通过与FWDNXT共同努力,更好地了解如何创建更好的内存。

润和总裁陈斌曾对外表示,润和擅长行业、客户与应用端,结合华为领先的云平台和硬件产品,双方具有天然的战略互补性;在未来,润和将深层次融入到华为生态当中,并将着力在汽车、电力、餐饮零售等领域,打造若干“润和 华为”的样板项目,形成润和电力/餐饮解决方案 华为云服务 华为硬件产品的强竞争力组合模式,充分整合并释放润和的行业能力与华为的基础平台能力,进一步稳固“华为 润和”在所属行业的优势地位。润和软件本次展出的部分IOT解决方案

除了向地平线深度学习应用提供强有力的计算力支撑,金山云 EPC另一个重要任务是为其提供高效、可扩展的存储系统。为应对不断扩展的海量训练数据集,地平线利用金山云 EPC 提供的弹性、易扩展能力,构建了基于Ceph的高性能分布式存储系统。Ceph 开源分布式存储系统将文件分割后均匀随机地分散在各个 OSD 节点上,并采用CRUSH 算法来确定文件的存储位置。通过解析集群的拓扑结构,地平线深度学习应用可以直接计算出文件的存储位置,直接跟OSD节点通信获取文件,而无需通过询问中心节点来获取文件位置。

“很明显,如果我们要构建理想的内存和存储解决方案,需要提出最佳解决方案,而不是仅仅投入一袋芯片并希望它能起作用。”美光公司高级技术副总裁Steve Pawlowski解释说。“我们正在学习在内存和存储中需要做些什么,以使其适合未来的神经网络中的各种难题,尤其是在边缘端。”

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这一“去中心化”的设计,不仅大大地提升了数据访问与处理性能,更有效降低了金山云 EPC 存储集群的管理复杂性,并显著提高了可用性及可扩展性。同时,其采用存储节点与访问节点分离的设计,也使得地平线深度学习应用的 IO 请求上升时,可为其单独扩充访问节点来提高读写性能,从而带来良好的弹性扩展能力。另外,Ceph 还对固态盘,以及分级存储有着良好支持,这也能够有效地提升数据读写效率。

Pawlowski是美光在创建诸如Automata之类的专业或新架构方面幕后的领导者之一。他之前曾在英特尔领导架构研究,其中一部分工作是研究原型芯片如何以有趣的方式解决新出现的问题,以及这些架构是否具有前景或竞争价值。在此过程中,他以一种新的方式在美光建立新程序,该程序采用了研究概念,并测试其在使用或改进存储设备方面的可行性和作用。

HiKey970

傲腾让深度学习如虎添翼

“由于无法在计算端观察到各种网络,我们只能猜测我们构建到内存中的工作是否有用。” Pawlowski说。“我们要获得神经网络执行方式的可观察性的唯一方法就是获得整个执行流程,这样我们就可以对其中的每一条进行检测。这样我们才能最终获得更好的内存。”

HiKey970集成了华为创新设计的HiAI框架,以及其他主流的神经网络框架,不但支持CPU、GPU AI运算,还支持基于NPU的神经网络计算硬件加速,能效和性能分别可达CPU运算的50倍、25倍,HiKey970提供了完善的多应用模式、机器学习框架支持,拥有更加完善的文档、更丰富高效的API、更快速上手的源码,可以让开发者们更直接地感受AI在端侧的巨大潜力;目前已被广泛应用在深度学习算法研究,智能机器人,智慧城市,自动驾驶等多个领域

深度学习对于存储的性能要求尤为苛刻。在深度学习的模型训练中,算法通常需要随机读取训练集中的训练样本来进行训练,像自动驾驶这样的深度学习典型应用场景中,通常都是对于海量小图片进行读取,当训练规模不断增大之后,对于存储系统的IOPS提出了极高要求。因此,地平线在利用深度学习方法研发AI芯片和算法过程中,对于海量数据的快速处理有着强烈的需求。

他补充说,通过研究一些最复杂的问题,以获得一些基础的知识,包括癌症的检测,这其中准确性是最大的挑战。我们还一直在与“超大型高能物理实体”合作,这也是芯片性能和延迟性能的驱动力。在这些研究和产品化研究期间,美光能了解了快速增长的一组工作负载(如AI)的未来内存需求。

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但是,传统机械硬盘受制于其物理结构,其IOPS性能并不理想,在应对地平线深度学习应用所需的小文件高频次读写需求时,难以胜任。如果采用全固态硬盘的方式,固然可以提高IOPS能力,但是昂贵的价格也会带来巨大的成本压力,并且会限制存储系统容量的扩展需求。

有趣的是,他们正在学习的东西是几年前已经作为产品构建的内在价值,尽管它具有巨大的潜力,但竞争激烈。那就是混合存储多维数据集(HMC),美光专注于存储器的堆叠,下一步将其折叠为一种产品。

Poplar核心板

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在边缘神经网络逻辑单元上堆积的存储器可能会复兴。未来几年,更高内存带宽将变得更加重要。Pawloski补充说:“还需要减少存储器互连的功耗,我相信会有一天,采用HMC的架构将是正确的选择。届时,它可能不仅是存储设备,还可能是加速器。随之而来的还有其他功能,例如更好的ECC。”

Poplar核心板是基于海思Hi3798CV200 SoC,处理器采用了4核Cortex-A53 2.0 GHz,是第一款96Boards TV开发板,得到Android TV原生支持,同时可支持Debian/Ubuntu等Linux发行板,目前已广泛应用在数字家庭中控、互动广告机、自动售货机、智能POS机以及行业平板等领域

图:英特尔傲腾 HDD构成的分级存储模式

很难判断美光对新芯片或AI加速器的研究会在哪里结束,但这种研究在哪里结束商业潜力就从哪里开始。

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为此,金山云 EPC存储集群中采用分级存储方案来实现性能与容量之间的平衡。非活动数据被存放在由12块8TB 容量机械硬盘组成的存储池中,而活动数据则被置放在由375GB版本的英特尔傲腾固态盘DC P4800X构成的缓存区中。当地平线深度学习应用对数据进行访问和操作时,Ceph 分布式存储系统的内部处理器将优先读写缓存区中的数据,如果数据不在缓存区中,Ceph 会通过请求命中算法、缓存刷写算法、缓存淘汰算法等方式将数据从存储池中“提取”到缓存区中。通过这一方式,既可使热数据被高效地访问和操作,缩短数据的访问时延,也能以更合理的成本承载地平线深度学习应用所需的海量数据。

HiHope-Hi3559核心计算模块

英特尔的傲腾固态盘可谓是让地平线深度学习训练如虎添翼。傲腾固态盘是基于创新的英特尔3D XPoint技术,以及一系列先进系统控制器、接口软硬件构建的全新存储产品。根据测试数据显示,英特尔傲腾固态盘DC P4800X 的 随机写IOPS 最高可达 500,000,同时读取响应时间低于10微秒,并可承受最高2 GB/秒的随机写入压力。与传统NAND介质的固态盘相比,傲腾在IOPS、低延迟以及稳定性方面有着突破性的提升,非常适合于大数据、高并发的应用场景。

HiHope-Hi3559核心计算模块是一款基于Hi3559A的高性能核心板,直接对标的是Nvidia TX2核心板,将以一半的功耗,一半的价格,目前经过润和HiHope团队对软硬件的优化,在YOLO-V3等模型下实现了TX2 150%效果,可广泛应用于高性能边缘计算处理服务器、高精度安防、智慧能源、智慧楼宇等领域

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地平线在使用了采用傲腾固态盘的存储集群之后,也认为相比于上一代的SATA接口固态盘、采用NVMe接口的DC P3700在性能上都有大幅提升,为地平线深度学习应用带来强劲的存储能力支撑。

润和智能驾驶舱

此外,地平线还将傲腾固态盘来承载Ceph Journal。Journal 是Ceph 分布式存储系统最重要的安全机制之一,一旦发生停电、宕机或其他意外事件时,Ceph 可利用Journal 进行系统重建。Ceph Journal中记录着存储系统事无巨细的数据,IO请求极为密集,采用傲腾固态盘来承载Journal,无疑让Ceph读写性能获得显著提升。

润和智能驾驶舱:采用了虚拟化技术,在一款 SOC 上部署了一个独立 Safety Critical OS 用于运行仪表应用,同时还可运行 Android 操作系统以支持车载娱乐

打造深度学习训练的完美组合

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根据Garnter报告显示,2018年全球人工智能市场规模将达到1.2万亿美元,同比增长70%。近年来,随着以地平线为代表的一大批人工智能企业诞生,以及它们对于新一代人工智能应用场景的探索,使得深度学习在很多业务场景中得到了广泛采用。地平线利用云服务 傲腾存储的组合进行深度学习训练可谓是人工智能企业利用云业务来提高AI研发效率的典范,通过云服务 傲腾存储这对完美组合,让地平线的深度学习更加高效和弹性,大幅提升了整个AI研发和应用的效率。

润和4路远程智能监

随着业务的不断深入,未来一定会有越来越多的人工智能公司采用云服务 傲腾存储的方式来部署日常的深度学习训练,加快人工智能技术在各个行业业务场景中的应用。

润和4路远程智能监控:使用华为Hi3559C,集成了GPU、DSP、 DPU,具有非常强大的图像处理能力,支持8K30fps 的图像编解码,多路超高清摄像,支持4路4K30fps,或8路1080P30fps

润和人脸智能识别

润和人脸智能识别:集成了华为NPU,强大的AI 算法处理能力,能支持 CAFFE 框架和多种神经网络,提供超过4T FLOPS 的算力,AI 运算时典型功耗只有 5W 左右,是目前市场上性能最优的一款 AI 端智能和边缘计算平台。同时集成了人脸识别算法;本地能存储万张人脸;抓拍率>98%,误拍率<0.01%,漏拍率<2%,最大抓拍耗时≤80ms

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润和配电物联网平台

润和配电物联网平台:系统分为感知层、网络层、应用层。感知层通过部署多类传感器,构建配电物联网监测体系,实时监测配网主要设备状态和运行环境信息;网络层引入边缘计算节点,降低网络开销,提升管理时效和安全性;在主站系统引入负载均衡、冗余配置、应用微服务化等方法,保障系统持续运行,提升运行效率,广泛应用于配电物联网领域

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