ai計算平台算力

1. 在智慧時代，算力就是核心競爭力，那麼浪潮AI是如何支撐算力發展的

浪潮AI多年來一直打造人工智慧基礎措施。在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。
其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄；
在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新；
在聚合算力方面，浪潮AI持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；
在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟 AI 全自動建模新方式，加速產業化應用。

2. AI已經可以干很多事了，但為什麼說現階段 AI 還處於弱人工智慧階段

人工智慧一詞由來已久，早在上世紀七十年代就已經出現，它是計算機學科的一個分支，在當時人工智慧與空間技術、能源技術並稱為世界三大尖端技術。而今人工智慧又與基因工程、納米科學並稱為二十一世紀三大尖端技術，尤其是近兩年人工智慧技術得到了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果。

就拿去年年底問世的首款人工智慧手機榮耀Magic來說，它就具備深度學習主動服務的能力。榮耀Magic能自主學慣用戶的用機習慣進而給機主帶來個性化的貼心體驗。

3. 華為正式發布最強算力AI處理器升騰910，谷歌等「友商」會如何看待

2019年8月23號下午，華為深圳總部，發布了勝利最強的a處理器升騰910，並且推出了全場景的AI計算框架。

華為公司的輪子董事長徐直軍說，華為已完成全站全場景AI解決方案的構建，今後將推出更多的AI處理器，提供更充裕，更經濟更適配的AI算力。

不過這倒給了他一個很好的借口。他一直大叫狼來了，狼來了。不過這兩天我沒有看到他的反應。估計最震驚的就該是他！

4. 阿里巴巴 AI labs 為什麼要引進兩位年薪百萬美元的科學家

兩位科學家的年薪達到百萬美元。據悉，阿里巴巴人工智慧實驗室以研發人員為主，佔比約八成。除了陳穎、譚平外，核心產品及技術研發團隊還包括負責人陳麗娟、語音技術首席科學家聶再清、首席設計師李劍葉、硬體終端總經理茹憶、產品運營總經理杜海濤等。

阿里方面表示，陳穎博士的專業積累可以幫助阿里提升視覺能力，更好的賦能AIoT生態合作夥伴，同時，阿里的業務可以為其繼續探索機器對於這個世界和人的理解力提供豐富的研究場景。而在譚平看來，阿里主要看中自己在演算法方面的一些經驗，「最近這幾年AI非常火，其中做兩維圖像的識別、檢測的工作比較多，但是在三維視覺方面還比較缺乏。」「譚平教授所從事的真實感的三維重建技術，則可以幫助阿里進行商品、店鋪的三維建模以及打造沉浸式的電商體驗。」阿里方面表示。譚平表示，團隊未來可能會做一個全息世界的項目，通過建立一個真實世界的三維數字化版本，讓用戶可以在虛擬的世界裡面來做真實世界裡面的很多事情。比如用戶可以在虛擬商店裡購物，而店鋪也可以脫離空間的限制，實時進行空間或者貨物更新，相比單純的商品列表更加豐富立體，進而提高消費者的購物體驗。

除了三維空間購物，譚平及團隊未來還將研究AR或機器人導航產品的落地。

5. 中國人工智慧發展如何華為推出AI訓練集群Atlas 900，說是全球最快的人工智慧平台，想了解下

隨著政策的推動以及資本的關注，人工智慧產業仍將保持迅猛發展態勢，2020年中國人工智慧核心產業規模將超1500億元。

當前人工智慧的商業化主要是基於計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術，技術應用面廣泛，涉及智能醫療、智能駕駛、智能家居等多場景。

2018年中國人工智慧領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智慧行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。

在人工智慧與出行結合領域，路徑規劃、網路約車、交通管理、自動駕駛等技術的研發解決了傳統出行不便的痛點，其中深蘭科技深耕智能交通、智能環境、智能城市等細分領域，已實現人工智慧產品落地。其深蘭科技熊貓智能公交車已實現在廣州、天津等國內多個城市試運行。而人工智慧與安防、醫療、零售等產業的結合，均解決了一定行業痛點，利用機器學習演算法、深度學習和NLP促進行業發展。

隨著5G商用時代的逐漸來臨，人工智慧技術連接效率也將進一步提升，深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域也將在更多的應用領域得到實現。

中國人工智慧發展迅速

中國人工智慧技術起步較晚，但是發展迅速，目前在專利數量以及企業數量等指標上已經處於世界領先地位。2013-2018年，全球人工智慧領域的論文文獻產出共30.5萬篇，其中，中國發表7.4萬篇，美國發表5.2萬篇。在數量佔比方面，2017年中國人工智慧論文數量佔比全球已經達27.7%。當前中美兩國之間人工智慧科研論文合作規模最大，是全球人工智慧合作網路的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智慧發展。

中國人工智慧未來熱度持續

艾媒咨詢分析師認為，目前中國整個人工智慧產業規模仍在保持增長，同時國家也在不斷出台各類人工智慧產業扶持政策，資本市場對人工智慧行業的投資熱情不減，技術方面不斷突破是產業增長的核心驅動力。

未來人工智慧產業的走向取決於演算法的進步，由於演算法的技術突破是決定人工智慧上限的，所以未來人工智慧企業拉開差距就在演算法的技術突破上，誰能先在演算法上取得成功，誰就能取得資本市場青睞，同時產業落地也會進一步提速。在演算法方面，目前已經有深度學習和神經網路這樣優秀的模型，但就目前國內人工智慧演算法的總體發展而言，工程學演算法雖已取得階段性突破，但基於認知層面的演算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。

雖然演算法決定人工智慧上限，但是目前的演算法短時間內可能很難有所突破，所以算力也是目前人工智慧企業競爭的一個重點方向，以目前的算力水平，主要實現商業化的人工智慧技術為計算機視覺、智能語音等，未來若算力進一步突破包括算力的提升、生產成本的降低都會使人工智慧技術的產業化進一步深入。

以上內容摘自艾媒咨詢最新發布的《艾媒報告 |2019上半年中國人工智慧產業研究報告》

6. AI算力平台的算力怎麼評估

單CPU 的發展已經不能滿足實際應用的需求，AI 時代必須要依靠並行計算。目前，並行計算的主流架構是異構並行計算平台。如果您需要算力方面的服務，可以去十次方了解下。

7. 人工智慧方面的業務需要用到算力服務，現在租算力劃算還是買算力劃算

十次方算力租賃平台的看法：至於算力是否用來租，這得看企業的條件。實力比較強的大企業，通常也能自己購買大量硬體和軟體建立屬於自己的算力中心。
不過照目前來看，很多中小企業還是面臨「算力不充足、成本昂貴、難獲取」的現狀。除此之外，有些企業對算力的需求往往彈性伸縮的，如果自己創建算力中心，就需要花費大量的資金，且還面臨著擴展性不足、效率低下等問題。因此針對這種情況，很多企業會優先選擇「租用算力」的方式。

8. 我們公司是做人工智慧的，怎樣跟十次方的算力平台合作呢

人工智慧和算力關系匪淺。推動人工智慧發展的動力就是演算法、數據、算力這三個，這三要素缺一不可，都是人工智慧取得如此成就的必備條件。
而對於算力這方面，我們知道有了數據之後，是需要進行訓練，而且還是不斷地訓練。因為只是把訓練集從頭到尾訓練一遍網路是學不好的，就像和小孩說一個道理，一遍肯定學不會，當然除了過目不忘的神童。而且除了訓練，AI實際需要運行在硬體上，也需要推理，這些都需要算力支撐。
所以說人工智慧是必須要有算力，並且隨著現在越來越智能的發展，還需要更多更強的算力。