10月26日举行的2021人工智能计算大会(AICC2021)上,中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东阐释了计算系统创新在计算到智算转变的产业新格局下的重大意义,以巨量模型为代表的巨量化是AI发展的重大趋势。
人工智能如何发展出像人类具备逻辑、意识和推理的认知能力,是人工智能研究一直在探索的方向。目前来看,通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型,被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。王恩东院士认为,随着巨量模型的兴起,巨量化已成为未来人工智能发展非常重要的一个趋势。
目前,全球知名的AI领先公司在巨量模型上都予以重兵投入,谷歌、微软、英伟达、浪潮、智源研究院、百度、阿里等公司相继推出了各自的巨量模型。
巨量化的一个核心特征就是模型参数多、训练数据量大。以浪潮人工智能研究院开发的全球最大规模的中文AI巨量模型“源1.0”为例,其参数量高达2457亿,训练数据集规模达到5000GB。相比GPT3模型的1750亿参数量和570GB训练数据集,“源1.0”的参数规模增加了40%,训练数据集规模增加近10倍。
王恩东院士认为,目前人工智能的技术链条、产业链条是脱节的,生态离散化已成为制约人工智能技术上水平、应用上规模、产业上台阶的瓶颈所在。
多元化、巨量化、生态化给整个计算产业带来的挑战是空前的。“要想释放多元算力价值、促进人工智能创新,一是要重视智算系统的创新,加大人工智能新型基础设施建设,把从技术到应用的链条设计好,从体系结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成既分工明确又协同创新的局面;二是要加快推动开放标准建设,通过统一的、规范的标准,将多元化算力转变为可调度的资源,让算力好用、易用。”王恩东院士强调说。
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