ai所需算力

❶ 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化

9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。

「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。

❷ 亂花漸欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智慧歷史上經歷過數次沉浮，如今再次被引爆。

從政府、學術界、企業界、投資界到創業者們，無一不將人工智慧視為未來方向;而分析師和媒體從業者們的海量分析報道，更是讓人工智慧快速佔領了每一個普通人的視聽。

於是，正如歷史上每一個產業的興起，人工智慧在歌舞昇平的同時，也逐漸變得有些「亂花漸欲迷人眼」。

從積極的一面來看，人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，甚至將驅動第四次技術革命，創造巨大的價值。

IDC預計，全球人工智慧支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年復合年增長率將超過50%。中國人工智慧技術支出將達到325億元，佔全球整體支出的12%。

從消極的一面來看，盡管人工智慧揭開了一個全新的時代，但也在不斷滋生著「泡沫」，吹捧有之，跟風有之，噱頭有之，近兩年，數十家中美AI創業企業密集倒閉，大量AI創業項目中途夭折，不免讓人感慨，人工智慧是否只是「看上去很美」？

那麼，人工智慧的未來到底會發展成怎樣？如何才能真正落地？如何才能實現規模商業化？盡管人工智慧的概念的提出已經有六十餘年，但理論、技術和應用、商業的結合並沒有太多前人的足跡。

故而，在人工智慧產業的發展中，「拓荒者」和「領頭羊」的角色就顯得尤為重要。

「場景驅動」是AI落地關鍵

在人工智慧的諸多玩家中，阿里巴巴已經正在努力成為這一角色。對於AI的未來，阿里已經有了清晰的認知，以及與眾不同的AI發展路徑。

12月20日，在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲總裁胡曉明提出了「AI for Instries」(產業AI)的理念：人工智慧不應僅僅是實驗室里的、PPT里的「概念上的AI」，更應是「產業AI」。

胡曉明表示，「產業AI」的提出，是基於阿里巴巴對人工智慧的三個判斷：

「第一，必須要有場景驅動，我們在解決什麼問題，為這個社會的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智慧背後是否是有足夠的數據來驅動AI能力的提升;第三，是否有足夠的計算能力支撐我們的演算法、深度學習;只有三個場景同時具備的前提下，人工智慧才會有價值」。

阿里將「場景驅動」放在了首位，這正是阿里「產業AI」戰略的核心，也是阿里獨特的AI發展路徑，更是阿里能夠將AI實現落地的獨家秘笈。

和很多企業和機構的做法不同，阿里的AI旅程並不是從實驗室中的研究和討論開始，而是反其道行之，從基礎業務部門開始推動，讓AI從日常場景中「長出來」。

例如，手機淘寶中能夠讓用戶通過拍照的方式實現「以圖搜圖」的「拍立淘」功能，就是源於電商場景，之後通過解決一個個的技術問題，最終形成成熟的AI解決方案。

電商平台為阿里提供了AI生長的優良土壤。大量消費者普遍的、或者個性化的需求造就了不同的應用場景;海量數據為AI提供了充足的「原料」;而阿里雲強大的計算能力則成為了AI實現的加速器。三要素齊備，阿里得以讓人工智慧快速發揮出價值。

事實證明，阿里選擇的這條「自下而上」、「從場景中來」、「再到場景中去」的產業AI路徑方向正確，並行之有效，推動了AI技術在行業應用場景中的真正落地。

「雙11」當天，機器人客服「阿里小蜜」承擔了95%的客服咨詢;機器智能推薦系統生成了超過567億個專屬貨架;AI設計師「魯班」在雙11期間設計了4.1億張商品海報;而阿里華北數據中心運維機器人接替了運維人員30%的重復性工作。

不僅在零售領域，阿里「產業AI」布局已經覆蓋城市、金融、司法、農業、教育、航空、工業、安全、環境、醫療十大垂直領域，並已相繼開花結果，目標以AI技術對垂直產業進行全局重塑。

例如，在金融領域，阿里通過雲計算和智能演算法，將南京銀行申請貸款過程中的人工視頻驗證減少54%;在工業領域，阿里雲ET工業大腦幫助天合光能將電池A品率提升7%;在智慧城市領域，阿里雲ET城市大腦在杭州接管了128個路口的紅綠燈，通過對視頻等數據的全量分析來優化道路運營速度和效率，在試點區域的道路上通行時間減少了15.3%。

在胡曉明看來，過去每一次產業革命都是技術與產業的深度融合，從而引發經濟和社會變革，AI也不例外。未來AI要深入各行各業，去解決生活、生產和社會環境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產業革命。

通過「產業AI」布局，阿里正在這條「產業與AI深度結合」的路上漸行漸遠。

「ET大腦」讓行業共享AI紅利

一年前，阿里雲發布了人工智慧ET，全面整合了阿里巴巴的語音、圖像、人臉、自然語言理解等能力。在12月20日的雲棲大會·北京峰會上，阿里雲正式推出整合城市管理、工業優化、輔助醫療、環境治理、航空調度等全局能力為一體的ET大腦，將ET從單點的技能升級為具備全局智能的ET大腦，全面布局產業AI。

ET大腦LOGO

據阿里雲機器智能首席科學家閔萬里介紹，ET大腦的核心能力是「量子拓撲」，其誕生主線要追溯到1905年愛因斯坦發布的關於布朗運動的論文：「從一個巨大的網路上，怎麼樣從這些傳播的表象上找到它最核心的路徑？而這一點恰恰是ET大腦最核心的一個能力，也是與眾不同的能力。」

閔萬里表示，相較於其他AI產品，阿里雲ET大腦將AI技術、雲計算大數據能力與垂直領域行業知識相結合，基於類腦神經元網路物理架構及模糊認知反演理論，實現從單點智能到多體智能的技術跨越，打造出具備多維感知、全局洞察、實時決策、持續進化等類腦認知能力的超級智能體。

ET大腦的發布，意味著阿里雲的AI能力已經從單點技術進化到面向垂直行業的全局能力，在過去的一年中，ET大腦在城市、工業、醫療等領域獲得大量實踐，量變引發質變，進而能夠升級為各行業的「大腦」。閔萬里表示，ET大腦將被設定為一個開放的生態，讓創業公司、開發者和行業公司一起來分享技術的紅利。

除了ET大腦，阿里雲在雲棲大會·北京峰會上還發布了ET航空大腦，用運籌優化、機器學習等人工智慧方法分配停機位，預計每天調度1700架次航班，幫助乘客節省5000個小時，大大提高航班中轉效率，從而降低延誤率。

據閔萬里介紹，為機場提供停機位的智能調度只是ET航空大腦的功能之一，航空大腦還希望深入航空的其他場景。此前，阿里雲天池平台曾聯合廈門航空、白雲機場啟動智慧航空AI大賽，向全球工程師發出邀請，用智能演算法解決航空場景下的問題。未來，ET航空大腦將繼續為航班智能恢復、機場地勤人員調度、航空公司航線規劃等提供人工智慧解決方案，打造智慧航空。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲還宣布推出具備智能風控、千人千面、關系網路、智能客服等能力的智能決策金融方案——ET金融大腦。

據阿里雲金融事業部總經理徐敏介紹，ET金融大腦可輔助銀行、證券、保險等金融機構實現對貸款、徵信、保險等業務的智能決策及風控監管，可大幅降低資損率，提高信用卡等預測准確率，促進金融機構在互聯網消費金融、中小微企業金融服務等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大腦已經在南京銀行、浙商銀行、廣發銀行等金融機構得到應用，在智能風控、「千人千面」的金融服務、開拓「新金融」商業模式中大顯身手。

推落地促生態，讓AI「普惠」大眾

從《終結者》、《黑客帝國》到《西部世界》，人類表達了對於人工智慧的隱憂，未來，人工智慧是否將代替人類？MIT人類動力學實驗室主任、《智慧社會》的作者Alex Pentland曾經指出，其實我們要憂慮的並非是全球化人工智慧本身，而是它的幕後操縱者。

人工智慧是人類創造的工具。如今，業界更樂於將人工智慧定位於「增強智能」，其目標不是為了代替人類，而是增強人類的能力，為人類生產生活服務。故而，人工智慧不應被封閉在實驗室之中，而是要與人類生產生活緊密結合，普惠大眾。

阿里所提倡的「產業AI」，正是一種將其AI能力開放，普惠大眾的做法。阿里AI能力相繼在城市、工業、汽車、零售、金融、家居、航空等領域落地，在破解行業難題的同時，也切實為普通消費者的生活帶來了改變，讓消費者切實能夠從AI中獲益。

阿里也正在通過開放合作，讓AI能力惠及更多的行業和消費者。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲和中國電信在安全領域展開合作，雙方將於明年共同推出定製化DDoS防護服務，為中小企業提供普惠安全;新華書店攜手阿里雲，布局智慧書店，在消費側與顧客建立緊密連接，打造全新的「悅讀生活」理念，滿足消費者多元化、個性化的需求。

同時，阿里雲同隆平高科、中信雲宣布達成戰略合作，計劃將ET大腦推進到農業領域，主要用於篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。阿里雲與寶馬中國正式對外宣布，雙方將基於物聯網，為寶馬車主提供從家到車的一站式無縫連接的遠程服務，實現查詢汽車實時狀態以及遠程式控制制車輛的智能生活。

除了將AI技術和行業深入結合，普惠大眾，阿里還在積極參與人工智慧生態的建設和人才的培養，推動人工智慧在中國的加速落地。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲聯合掌通家園、貝聊、智慧樹、小蟻科技、得圖等廠商發布了「AI視覺守護聯盟」，希望將人工智慧、視頻技術和工業、農業、教育等行業深度結合。

阿里雲深度融入了國家大數據戰略，包括深度參與兩個由政府發起的大數據國家工程實驗室;阿里雲「天池」大數據平台已經聚集了超過11萬名開發者;阿里亦已和307所中國大學開啟了普惠計劃，將雲計算、大數據、人工智慧等新技術帶進高校，培養人才。

綜上，中國人工智慧的發展和落地，既需要「拓荒者」和「領頭羊」，也需要整個生態的繁榮和健康發展。在這個過程中，阿里及其所布局的「產業AI」，都扮演了關鍵的角色。

❸ 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。

❹ 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。

❺ 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。

❻ 學習人工智慧AI需要哪些知識

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用--機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統等。
人工智慧(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現某些近似於人類智能行為的計算系統。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。
人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
知識表示是人工智慧的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網路表示法和框架表示法等。
常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由於有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜索是人工智慧的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*演算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。
機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設資料庫或採用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。
需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

❼ 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。

❽ 華為的AI訓練集群適用於哪些場景

近日，華為在全聯接大會上又宣布了一項重大消息，就是華為AI訓練集群Atlas 900要發布了，這款Atlas 900可是由數千個升騰910 AI處理器組成，因此Atlas 900也號稱為全球最快AI訓練集群。那麼，這么牛的AI訓練集群適用哪些場景呢？

具有超強算力的華為Atlas 900能運用到科技這樣重大領域中，不得不讓人對華為刮目相看，因為目前為止還沒有哪家公司那麼牛，能自主研究出那麼強大的AI訓練集群，所以大家也都非常期待華為能給我們帶來更多的驚喜。

❾ 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰910處理器計算能力非常強大，可以算是目前最厲害的了。