英特爾與南大成立聯合AI實驗室:看“深度森林”與“一片多核”的摩拳擦掌

人工智能 (77) 2022-07-07 18:34:24

在初秋九月,南京大學的人工智能學院迎來“開學第一課”,英特爾-南京大學人工智能聯合研究中心宣布成立,這也是中國首家設立的聚焦在人工智能的IPCC。

個人商用頻道 09月21日 北京消息(文/黃當當):1958年9月12日,世界上第一個集成電路研制成功。

2018年9月12日,就在第一塊集成電路研制成功60年之后,同一個時間,英特爾-南京大學人工智能聯合研究中心宣布成立。

在初秋九月,南京大學的人工智能學院迎來“開學第一課”,在英特爾與南京大學人工智能IPCC中心揭幕典禮上,英特爾中國研究院院長宋繼強表示,英特爾-南京大學人工智能研究中心是英特爾并行計算中心(IPCC)計劃的一部分,也是中國首家設立的聚焦在人工智能的IPCC,將在人工智能技術創新、人才培養以及生態建設這三個層面產生重要意義。

在具有“儀式感”的揭牌活動后,英特爾與南京大學共同探索AI的旅程正式啟航。關于這次合作的更多細節,宋繼強和南京大學人工智能學院院長周志華接受了采訪,以下內容根據采訪內容整理:

人工智能不斷進化,沒有一套通用方案解決所有問題

談到人工智能算法,深度學習是目前的翹楚。那么深度學習能解決什么問題?DARPA(美國國防高級研究計劃局)在研究整個人工智能的發展,它認為現在屬于往第三階段躍進。

宋繼強進一步解釋,第一個階段是推理,通過一些符號邏輯,但這還不夠,人工智能至少需要四方面能力,推理、感知、適應以及持續學習。深度學習的到來讓設備有了很好的感知能力,但隨著數據量的增加,推理能力又受到局限。

而“深度森林”就是一個很好的創新,因為它不再依賴非常大的數據,用少量的數據也可以訓練出不錯的結果,而且這個好處還在于,訓練出的東西可以理解,可以被解讀。

但深度森林仍然只是解決特定問題。在周志華教授團隊前期研究發現,不同于深度神經網絡在圖像、視頻、語音問題上特別有效,像深度森林這樣的結構,在符號數據、離散數據、混合建模上擅長,也就是說,在人工智能的場景中,很難找到一套通用方案解決所有問題,任何一個模型都只適用于一定的范圍。

選擇南大,看“深度森林”與“一片多核”的摩拳擦掌

深度森林去年提出后,很快在人工智能的學術界和工業界引起關注,并已在大型互聯網金融企業商用。

具體來說,這類技術是一種基于不可微分單元(即樹/樹集成)的方法,具備適合多核芯片架構加速等特點,并且能夠比基于神經網絡的感知器更好地處理離散數據或列表數據。

周志華進一步解讀,“深度森林和現在的深度神經網絡不太一樣,它不適合用GPU來加速。”為了讓深度森林做更大的模型,獲得更好的效果,周志華教授團隊也另辟蹊徑,在兩個方面進行嘗試:一種是通過分布式計算技術做出更大模型,另一種則是通過硬件加速來提高它的可擴展性。

“結果發現,英特爾的多核處理器對加速這樣的模型特別有幫助。”周志華表示,這將是一次互利共贏的合作,一來英特爾“一片多核”有助于加快深度森林的研究進程,二來對“深度森林”的探索可以反作用于英特爾芯片設計,帶來啟發性意義。

回到英特爾的芯片思路,宋繼強表示,目前英特爾提供的方案是“混搭”,其實就是異構計算的方式。英特爾擁有多種芯片,包括Movidius,、Mobileye、FPGA、至強等,只要選擇合適的方式,把它用混搭的模式組合起來,封裝成一個芯片。

在與南京大學的合作中,英特爾同樣遵循這種思路,正如宋繼強所言,“英特爾是提供底層的硬件和系統支撐。比如我們現在給南京大學提供的至強可擴展的方案,將來我們可以把異構計算的方式可以跟南京大學去合作,因為多種計算模式需要不同的硬件加速,探討更好的技術上的改變和突破,這是技術方面,我覺得這樣強強聯合是非常重要的。”

其實英特爾聯合實驗室不少,但這一個很特別

通過跟各個產業和學術界建聯合實驗室,英特爾正在加速芯片在AI領域競爭的籌碼,這之中,英特爾遵循兩個準則,一是對硬件結構產生指導意義,二是能夠快速幫助商業落地,產生商業價值。

顯然,與南京大學的合作已具備天時地利人和。首先“深度森林”的探索適配可以對英特爾“一片多核”的芯片設計帶來啟發性意義,其次從科研角度,南京大學機器學習研究團隊主要集中在理論與算法層面,與英特爾合作是一次軟硬互補,最后是人才,南京大學擁有最好的人才團隊,利用已經形成的產業化合作關系和驗證出來的效果,對英特爾硬件產生重要指導。

后續關于人才培養,英特爾與南京大學也已經部署了計劃,對于人才培養有兩個目標,第一具備源頭創新能力的AI能力,第二具備解決企事業單位關鍵技術難題的能力。而這樣的目標應該具備如下三個知識結構,一是扎實的數學基礎,二是扎實的計算和軟件程序的基礎,三是全面的人工智能專業知識。

未來很長一段時間,AI將是英特爾專攻方向之一。回溯這家公司的發展軌跡,由最初的一家內存公司轉型為處理器公司,由早期以PC為主的業務轉型為以服務器、云計算為核心的業務。在AI時代開啟的今天,英特爾正在轉型為一個為所有AI計算提供支撐以及加速,將更多不可能問題轉化為可計算問題的公司。

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