AI算力如何測試

1. 預測路人行為的AI，低成本高精定位，搶鮮體驗法雷奧CES黑科技！

文：BY

激光雷達、攝像頭等感測器就如同自動駕駛車輛的眼睛，汽車想要實現自動駕駛，擁有「好視力」是最必不可少的。作為世界范圍內領先的感測器供應商，法雷奧旗下產品SCALA是迄今為止唯一已實現量產、並安裝在已上市車型中的車規級激光雷達。本屆CES，法雷奧除了感測器，還有很多汽車相關人工智慧應用展示。今天，我就在拉斯維加斯為大家搶鮮展示這些即將在CES展出的黑科技！

預測型人工智慧MovePredict.ai

雖然在復雜信息處理及計算上，人腦的反應速度遠不及AI，例如人類在下棋上總是被AI完虐，但事實上人腦的「算力」要遠高於AI。人腦的高「算力」優勢可以體現在現階段某些場景下，人類駕駛員擁有遠高於自動駕駛車輛的能力，例如過馬路時行人與非機動車的「博弈」，環島中自身和其他行駛車輛的「博弈」，人類駕駛員在識別目標駕駛意圖上擁有更好的理解能力和處理應對方式。

了解車內每位乘員的心率、體型、體溫、情緒等信息，可以幫助車輛對每位乘客的實際需求提供個性化服務，使車輛更智能。演示車的加熱系統也做了改裝，將傳統電加熱（PTC）改為可分區控制的熱泵，不僅可以滿足座艙內不同成員的溫度需求，空調利用效率也更高。

通過低能耗的熱泵避免掉不必要的制熱需求（如僅駕駛員開車時，只為駕駛員供熱即可），使得車輛在冬季可以最高節省30%的能源消耗。這項技術尤其適合純電動汽車，空調利用效率更高也就可以減少電池能耗浪費，最終有效提升純電動車冬季續航里程。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

2. 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。

3. AIMiner的挖礦算力如何

挖礦的算力要看你挖的什麼幣了，還有你用的什麼卡，這些都是和算力有關系的。只要你的硬體配置沒什麼問題，AIMiner的挖礦算力是同類軟體裡面算高的，用的是各種全新的內核。

4. 有人了解浪潮AI伺服器嗎它的推理測試性能咋樣

浪潮AI伺服器還是很不錯的。首先，浪潮AI伺服器堅持自主研發，並以提升AI計算性能為主要方向，為用戶提供領先的AI算力和成熟的生態支持。然後，浪潮AI伺服器具有豐富的產品線，適用於智能客服、金融分析、智慧城市等各種AI應用場景。另外，浪潮AI伺服器的推理和測試性能也十分強勁。比如，浪潮AI伺服器NF5488A5在MLPerf全球AI基準性能測試中一舉創下18項世界紀錄，其中在ResNet50推理任務測試中，實現了54.9萬/每秒的全球伺服器最好成績，相比2019年單伺服器紀錄提升3倍。

5. 榮耀V30 PRO使用麒麟990到底有多強AI性能最大領先4倍

【IT168 資訊】榮耀早前發布的榮耀V30系列上用上了最新的海思麒麟990處理器，麒麟990處理器採用7nm製造工藝，並且使用使用上了華為自研的達芬奇NPU，不僅擁有出色的性能同時在AI算力方面也有非常大的提升。另外，麒麟990 5G SoC也是首次將5G Modem集成到SoC晶元中，是全球首款5G SoC晶元。在性能、AI、網路三方面麒麟990處理器都是目前最頂尖，今天我們就來測試一下麒麟990處理器性能，並且對比一下目前主流的旗艦處理器。

榮耀V30系列搭載全新旗艦處理器：麒麟990系列，其中麒麟990 5G採用了目前行業內最先進的7nm+EUV（極紫外光刻工藝）製程工藝，面積更小，功耗更低。正因如此，麒麟990 5G的晶體管數量達到了103億。

同時，麒麟990 5G首次將5G Modem集成到SoC晶元中，在晶元體積方面，根據官方給出的數據顯示，這枚晶元僅有200mm²左右面積大小，與一個指甲蓋大小相仿。而小尺寸的設計也讓麒麟990 5G可以為機器的其他部件騰出更多的位置，提升能效之餘，也能為增添更多的手機功能埋下伏筆。

在核心設計方面，麒麟990系列採用2個大核+2個中核+4個小核的三檔能效架構，GPU方面麒麟990系列也有較大升級，其搭載了16核Mali-G76 GPU，實現業界領先的性能與能效。

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在NPU方面，麒麟990系列採用了自主研發的達芬奇架構，並擁有獨有的NPU大核+NPU微核設計，在與目前主流的具備NPU架構的晶元相比能效最高多達8倍，性能最高多達6倍，而這也讓其登上NPU的性能寶座。

從上面的表格可以看到，麒麟990 5G和麒麟990之間還是有一些差別，CPU的大核是一樣的，但麒麟990 5G的中核和小核的頻率稍高，另外GPU頻率上麒麟990 5G的頻率要比麒麟990高100MHz，還有NPU架構上麒麟990 5G是2+1架構，麒麟990是1+1架構，所以整體性能上麒麟990 5G會比麒麟990稍高一些。

如何測試：

我們這次測試使用榮耀V30 PRO作為測試機器，同時加入了麒麟980、高通驍龍855 Plus、蘋果A13和三星准旗艦級的Exynos 980作為對比，測試主要分為CPU性能、GPU性能和AI性能，測試使用Geekbench測試手機的CPU性能、3Dmark測試手機的GPU性能（iOS只支持OpenGL），AI Benchmark測試手機的AI性能（iOS不支持）。

CPU性能：

首先我們看一下CPU性能，我們使用最新的Geekbench5進行測試，可以看到蘋果A13的性能是最出色的，而安卓陣營旗艦處理器中，麒麟990 5G的性能表現最為出色，單核心性能和高通驍龍855 Plus的差距並沒有拉得很開，但在多核性能上麒麟990 5G已經大幅超越了高通驍龍855 Plus，相比蘋果A13隻相差364分。

GPU性能

3D性能方面，可以看到OpenGL ESS3.1部分，麒麟990 5G和高通驍龍855 Plus總分都非常接近，但在Vulkan部分麒麟990 5G則領先高通驍龍855 Plus。麒麟990 5G使用的是公版架構的Mali G76 GPU，而高通驍龍855 Plus使用Adreno 640 GPU，在性能上Adreno 640要優於公版架構的Mali G76，但麒麟990 5G的Mali G76擁有16個核心並且頻率高達700MHz，也讓麒麟990 5G的3D性能在OpenGL部分和驍龍855 Plus不相上下，而在新的Vulkan API下麒麟990 5G的3D性能獲得了更好的發揮，特別是在物理加速部分。

AI算力

麒麟990 5G採用華為自研達芬奇計算架構，採用達芬奇3D架構，讓NPU的算力提升，可以看到AI Benchmark分數有絕對的優勢，麒麟990 5G在AI Bnechmark中得分80343風，瑤瑤領先高通驍龍855 Plus，相對上一代的麒麟980，同樣有了數倍的成績提升。另外對比三星的Exynos 980，麒麟990 5G的AI性能領先4倍有多。

總結：

這個測試主要針對了麒麟990 5G的CPU、GPU以及AI算力進行的理論測試，通過理論測試可以看到麒麟990 5G的CPU和GPU性能達到甚至超越了同級的高通驍龍855 Plus，而AI性能方面，麒麟990 5G擁有非常大的優勢，讓麒麟990 5G成為了麒麟處理器中目前綜合性能最強的晶元。榮耀V30 PRO用上了麒麟990 5G晶元，麒麟990 5G晶元從製造工藝、架構、NPU、ISP等等方面進行了一次全面的大升級，讓整體性能發揮更為當出色，加上支持雙模5G，讓榮耀V30 PRO成為了5G標桿手機。

6. 你覺得人工智慧到底需要什麼樣的底層平台

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

7. 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。

8. 浪潮AI最新升級的AIStation 3.0平台算力調度能力怎麼樣

AIStation 3.0平台是浪潮AI最新升級的AI資源平台，在AI算力調度方面已全面支持最新NVIDIA® Ampere架構晶元，支持GPU多實例的靈活劃分，用戶可以通過管理界面動態調整GPU算力組合，從單卡多實例的細粒度劃分，到多機多卡的大規模並行計算，幫助用戶最大限度釋放算力資源。另外，還將提供更彈性的算力運行策略，實現運行環境與運行資源的隔離，開發者可以在不改變運行環境的情況下按需對資源進行伸縮，讓開發者不必關注底層算力技術，算力隨用隨取，按需分配，快速響應，進一步提高開發訓練效率。