如何解决人工智能落地面临的最后一公里
发布时间：2021-08-23 17:52:55 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：AI很好，但如何才能深入应用于不同行业？AI落地，当前仍然面临着最后一公里的难题。业界普遍认为：数据结合难、业务价值不佳、数据科学人才稀缺、算力成本负担重，是企业落地AI最常见的四大阻力。缩短最后一公里、实现更大量的合作，核心其实是降低门槛、提
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AI很好，但如何才能深入应用于不同行业？AI落地，当前仍然面临着最后一公里的难题。业界普遍认为：数据结合难、业务价值不佳、数据科学人才稀缺、算力成本负担重，是企业落地AI最常见的四大阻力。缩短最后一公里、实现更大量的合作，核心其实是降低门槛、提高效率。
打个比方，假设企业用AI的最终目标是做一个大蛋糕，他需要从种小麦开始吗？当然不是。让企业找到现成的源头，获取面粉、黄油、鸡蛋、模具这些现成材料，才是更省事省力的选择。
英伟达正在携手生态伙伴提供这些“现成的材料”。英伟达刚刚发起的全球首个NVIDIA认证系统，意在通过坚实的技术基础和广泛的生态合作，进一步推进AI在各行各业的泛化能力。
AI基础设施需要一场变革
根据Gartner数据，目前37%的企业机构在生产中使用了AI，预计到2024年这一比例将翻倍至75%。AI是这个时代最强大的技术，但是，它需要新一代经过调整和测试的计算机来推动其发展，也就是说，来自于基础设施的变革迫在眉睫。
英伟达NGC产品管理总监Adel El-Hallak告诉与非网，AI基础设施的变革主要来自于三大颠覆力：爆发的数据量、更大更复杂的AI模型、以及业界对于更好的产品和服务的追求。
一方面，企业试图从不断增加的数据中，总结出隐藏的战略洞察。例如，沃尔玛每小时要处理超过2.5PB的数据，阿里巴巴正在利用AI洞察数据、优化搜索排名和产品推荐。另一方面，短短5年内，筛选这些数据的AI模型规模增长了近3万倍，使用这些数据的模型和工作负载的多样性也在不断扩大。
日益增加的数据量、不断扩大的AI数据筛选模型，导致数据中心和网络边缘的网络流量呈指数级增长。企业如何才能获得更好的产品和服务？一个安全、可靠、高速并且能够有效扩展的基础设施是关键。
解锁大量应用的关键
Adel El-Hallak以计算机视觉围绕图像分类、目标检测等应用的兴起谈到，AI模型解锁了各种各样的不同用例，提供了更好的产品和服务，但模型也变得越来越复杂和庞大。不过，这是一个良性循环，当我们在使用这些产品和服务的同时，也正在生成数据，利用这些数据对模型进行再训练，能够进一步改进现有产品和服务。
不论是从端侧到数据中心，还是从智能网络接入的海量应用，AI基础设施的四大支柱始终是：功能、性能、可扩展性、安全性。基本功能是最根本的要素；性能特征取决于具体用例，是系统的重要指标；可扩展性决定了系统应对不同场景的伸缩能力；安全的数据是优势，必须确保从数据、平台到应用层的所有安全。
为了让其AI技术广泛落地使用，服务器OEM成为英伟达一个很大的突破口。或者说，服务器OEM生态系统的参与让英伟达更加兴奋。
从早期集中在训练场景，发展到在推理场景的大规模应用阶段，AI最终将成为一种基础能力。在这个过程中，服务器始终是重要环节。一方面，AI 算法需要大量的数据和算力来完成任务，依靠云服务来执行计算；另一方面，在提供智能云体验上，由 AI 驱动的解决方案能帮助企业在 AI 时代快速占领制高点。
据Adel El-Hallak介绍，NVIDIA认证系统提供能够企业部署AI所需的性能、可编程性和安全吞吐量。这些系统既结合了基于NVIDIA Ampere架构的GPU算力，还有安全、高速的NVIDIA Mellanox网络。此外，还有包括英伟达CUDA和NGC Catalog的整个软件堆栈的支持。
NGC被认为是这一认证系统背后真正的宝藏。Adel El-Hallak解释，当一个企业购买了NVIDIA认证系统后，NGC目录能够为他们解锁各种各样的应用程序。
NGC目录是适用于深度学习、机器学习和高性能计算的GPU优化型软件中心，包括针对医疗健康的Clara、针对机器人的Isaac等，这些软件套件可以帮助企业快速进入某个垂直细分市场。此外，它还包含帮助企业在推荐系统Merlin和智能视频分析Metropolis等新兴用例中起步的框架。通过NVIDIA认证系统，企业能够使用这些强大的算力硬件和适用范围广泛的软件。
如何通过NVIDIA测试认证？
具体而言，NVIDIA认证系统必须通过四方面测试：深度学习训练和推理、机器学习算法、智能视频分析、网络和存储卸载。
为了通过认证，服务器系统必须接受广泛的工作负载测试，涵盖从需要多个计算节点的工作到只需要使用单个GPU部分性能的任务等。这些测试也都是基于现实世界中的用例，使用的是NGC目录中常用的AI框架和容器。
英伟达这项开创先河的认证计划宣布的同时，全球首批加速服务器通过也通过了这一认证测试：戴尔科技、技嘉、慧与、浪潮和超微的认证服务器均于1月27日开始供货。首批使用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的系统包括：
戴尔EMC PowerEdge R7525和R740机架服务器
技嘉R281-G30、R282-Z96、G242-Z11、G482-Z54、G492-Z51系统
慧与 Apollo 6500 Gen10系统和慧与 ProLiant DL380 Gen10服务器
浪潮 NF5488A5
超微A+服务器AS-4124GS-TNR和AS-2124GQ-NART
这些产品都带有NVIDIA认证系统标识，可以处理机器学习、数据分析等领域最棘手的任务。
写在最后
在AI深度化、广度化的应用过程中，不止一家企业说“落地难”，一是规模化普及时数据科学人才的短缺，二是多维行业数据、多维融合的困难。更何况，现在还有绝大部分场景需求还未释放出来，人才短缺是主要根源。
英伟达推出认证系统，正是希望举生态之力，推动AI的广泛落地，而背后的深层动力，则是希望在普遍落地的产业端，继续在云端市场的辉煌。对于迫切需要平台支持、让AI应用更便捷的企业来说，也是很大的推动力。
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