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本届大会以计算,预见AI未来为主题,参会者超过2000人,包括来自中国工程院、英国皇家工程院、中国新一代人工智能发展战略研究院等学术机构的专家学者,以及Facebook、Uber、Intel、NVIDIA、VMware、百度云、阿里云、浪潮、广汽研究院、吉利汽车研究院、寒武纪、IDC、SPEC组织等数十位AI知名公司与研究机构技术主管、资深工程师,会议议题涉及芯片、计算框架、AI测试基准等AI专业技术领域,以及自动驾驶、两化交易、智能诊疗等前沿AI领域,展现了当前AI领域最新的技术和应用进展。 智慧时代,计算力就是生产力人类正在经历人工智能引发的第四次科技革命,开始进入智慧时代。

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从2012年到现在,每个月用于AI计算的计算量会翻一倍,增长了30万倍,远远超过了芯片性能提升的摩尔定律。

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10年前全球市值最高的十个企业,都来自能源、金融、通信等传统领域,只有一家IT企业微软。 今天全球市值最高的TOP10企业,清一色都是互联网企业,只有一家来自传统行业的沃尔玛。 这些市值TOP级的企业也是全球计算力消耗最大的,他们的市值排名状况和服务器采购基本一致。 不仅企业领域如此,国家地区的发展水平也与计算力水平高度相关。

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此前,IT技术已经引发了多次生产力变革,但是前几次的变革主要改变的是生产工具和劳动对象,而智慧时代,生产力的三要素都会深受AI和计算的影响,尤其是劳动者,很多职业和岗位会被替代。

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所以说,准确度也是算出来的。 现在很多资金充裕的公司,比如大型互联网公司或者明星AI创业公司,有能力部署规模比较大的AI计算平台,算法的模型已经大到千亿参数、万亿的训练数据集规模,这些公司的算法和技术就处于领先位置。 在投资方面看,用户在人工智能领域的资金有50%以上都用来采购GPU服务器等基础架构产品,根据IDC的数据,中国人工智能基础架构市场在中国未来五年的复合增长率超过33%,是一般IT基础设施市场增速的三倍多。

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中国要推进产业AI化,需要普及AI应用,更需要深化AI应用,推动AI从单点应用走向深度整合方案。

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在半导体技术在逐步接近极限的情况下,计算力的提升更多是依靠体系结构的突破来实现的,所以这几年计算机发展迎来了体系结构创新的黄金期,GPU、FPGA以及ASIC等异构技术是AI计算力增长的主要技术支撑。

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在这种模式下,AI成为一个规模产业,但是很难支撑起下一步的增长。 现在,传统行业用户在AI产业的增长中扮演着越来越重要的角色。

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计算力是AI发展的根本动力人工智能有60多年的发展历史,几经起落,当前的复兴就是GPU等创新计算技术与深度学习相结合而直接触发的。 在实际的应用当中,相比云计算和大数据等应用,人工智能对于计算力的需求几乎是无止境的。 事务处理、WEB接入等传统计算,因为应用规模和场景有限,对于计算力的需求也有限。

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AI准确度也是算出来的人工智能一个最大的挑战是识别度不高,准确度不高,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,提高线下训练的频次,这需要更强的计算力支持。

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