7 月 21 日，“決勝算力時代 ”AI 算力高端閉門分享會在北京天使匯極客咖啡舉辦。本次分享會由 CSDN 發(fā)起，由 CTO 俱樂部，深腦鏈、AI 科技大本營和區(qū)塊鏈大本營協(xié)辦。

分享會從 AI 算力的現(xiàn)狀和趨勢談起，并從硬件設(shè)計和算法優(yōu)化兩個層面切入，剖析算力提升的最新落地經(jīng)驗和誤區(qū)，最后針對算力成本居高不下的普遍現(xiàn)狀，引入算力的新型協(xié)作方式---借用區(qū)塊鏈生態(tài)的分布式協(xié)作，大幅降低企業(yè)算力成本。

以下為嘉賓分享內(nèi)容簡介：

▌1. 國科大數(shù)據(jù)挖掘與高性能計算實驗室負(fù)責(zé)人劉瑩教授發(fā)表了題為《基于異構(gòu)并行計算的大數(shù)據(jù)分析與挖掘》的演講。

劉瑩教授提到，單 CPU 的發(fā)展已經(jīng)不能滿足實際應(yīng)用的需求，AI 時代必須要依靠并行計算。目前，并行計算的主流架構(gòu)是異構(gòu)并行計算平臺。除了科技巨頭和人工智能公司在做相關(guān)研究之外，她的團(tuán)隊也在做基于異構(gòu)并行環(huán)境的一些數(shù)據(jù)挖掘研究，也就是人工智能的一些算法，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類到分類，而對于自動編碼機(jī)，推薦算法他們也做了異構(gòu)并行資源，包含GPU集群上面的加速。

以協(xié)同過濾算法為例，它是一種非常重要的推薦系統(tǒng)算法，他們?yōu)榇嗽O(shè)計了兩個計算核，一個是計算相似度，一個是計算平均值，把這些核心計算全部都在 GPU 上進(jìn)行計算來加速算法。他們團(tuán)隊目前正在做的基于光學(xué)遙感圖像的艦船檢測與識別項目就是在 GPU 加速下完成的，建模時間比 CPU 的速度提升了 57 倍。

PPT鏈接：

https://img-bss.csdn.net/201807241705592588.pdf

▌2. 探智立方聯(lián)合創(chuàng)始人宋煜則介紹了 AutoML，講述了其計算力的需求的分析與展望。

他指出，AutoML 最核心的內(nèi)容就是用計算力和數(shù)學(xué)方法自動做數(shù)據(jù)特征提取以及模型建模。

AutoML 的整個過程需要大量的計算力，它對算力需求分為兩部分，第一部分是本身的模型評估，這與平時模型的訓(xùn)練類似。第二部分是模型搜索，所以模型的搜索過程可能是對最優(yōu)解分布的估計，在估計完之后，過程拿到的結(jié)果反過來會重新影響到參數(shù)，重新對最優(yōu)解分布范圍重新做一次估計。

宋煜認(rèn)為，AutoML 的發(fā)展最重要的一點是，用矩陣表達(dá)計算圖結(jié)構(gòu)并且把所有圖操作變成矩陣運算，從而使得模型設(shè)計可以使用 blas 庫加速，以及針對特殊算法設(shè)計加速芯片。

▌3. PerfXLab澎峰科技聯(lián)合創(chuàng)始人張先軼分享了主題為《InferXLite：輕量級深度學(xué)習(xí)推理框架》的內(nèi)容。

張先軼介紹了 InferXLite 輕量級深度學(xué)習(xí)推理框架以及配套的底層性能加速庫。他們關(guān)注在嵌入式端側(cè)的部署，比如無人機(jī)、智能攝像頭等。他主要從性能庫（BLAS、DNN庫等）和框架兩個維度講述了嵌入式 AI 性能優(yōu)化。

針對深度學(xué)習(xí)優(yōu)化，他們主要為了解決四個問題：GEMM Kernrl 優(yōu)化，包括 Neon 指令、預(yù)取距離參數(shù)、Unroll 參數(shù)；GEMM Pack 函數(shù)，Pack 函數(shù)優(yōu)化，盡量連續(xù)寫；并行化，需要細(xì)粒度切分；定點化，要實現(xiàn) int8 gemm。

PPT鏈接：

https://img-bss.csdn.net/201807241658331383.pdf

▌4. 深腦鏈 CEO 何永以《區(qū)塊鏈驅(qū)動的人工智能云計算平臺》為題作了分享。

由于爆炸增長的 AI 算力需求是目前制約人工智能發(fā)展的主要瓶頸，所以他談到了區(qū)塊鏈如何以分布式協(xié)作，將“挖礦”和 AI 訓(xùn)練結(jié)合在一起，將匯集閑散的算力用于 AI 訓(xùn)練中，以及如何將區(qū)塊鏈浪費資源的計算轉(zhuǎn)化為高效率的人工智能深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和區(qū)塊鏈計算挖礦。

何永認(rèn)為未來中心化的云計算可能會走向分步式的云計算，主要有以下兩個原因，第一是 GPU 很便宜，可以節(jié)省 70% 以上的成本?？梢酝ㄟ^閑置資源再利用的方式，比如可以把資金拿出來，然后在生產(chǎn)鏈上使用，生產(chǎn)鏈就會提供便宜機(jī)器。其次區(qū)塊鏈在早期很多機(jī)器接入進(jìn)來，除了能夠整個生產(chǎn)力系統(tǒng)分配的獎勵之外，還可以獲得支付的算力，這兩部分組成了一個完整收入，不過這對一個使用算力的人來說費用其實很少，這就滿足了需求和供應(yīng)兩端的需求。

關(guān)于私密數(shù)據(jù)的問題，何永表示，訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是在生產(chǎn)鏈之上，最終拿到模型，所以對于數(shù)據(jù)的提供方來說可以做隱私控制，最終可以拿到便宜的隱私數(shù)據(jù)。

為什么這些一定要通過區(qū)塊鏈技術(shù)來做？首先，區(qū)塊鏈技術(shù)是一個完全去中心化的技術(shù)。如果是中心化的系統(tǒng)，如果服務(wù)器宕機(jī)，整個服務(wù)系統(tǒng)就都不可用。第二就是代幣經(jīng)濟(jì)。使用機(jī)器的人付的代幣是直接的點對點支付，中間省去了利潤的剝奪過程。還有挖礦的經(jīng)濟(jì)機(jī)制，也就是早期即使沒有任何人使用，只要把機(jī)器接入進(jìn)來就可以給獎勵。第三是開源透明。第四是改變了經(jīng)濟(jì)關(guān)系。