泉州電銷卡辦理熱線

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首先是建設(shè)面向訓練及推理的計算芯片。隨著人工智能融合賦能廣度和深度的不斷加強，不同場景應用將提出不同算力需求，以物聯(lián)網(wǎng)、移動終端、安防和自動駕駛為代表的專用端側(cè)推斷芯片百花齊放，人工智能正式進入算力定制化時代。為更好解決當前訓練算力昂貴、推理計算不足的局面，應聚焦功能多元化、架構(gòu)多元化的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，針對性補充機器學習專屬操作計算能力，面向數(shù)值計算并行、數(shù)據(jù)跨域交換等進行攻關(guān)建設(shè)，積極探索多元化架構(gòu)，以類腦計算、量子計算范式為突破口，實現(xiàn)機器學習計算能力加速。

其次是全面構(gòu)建面向深度學習計算加速的理論及工程體系，全面涵蓋從算法頂層、編譯器，到體系結(jié)構(gòu)等方面的加速理論及工程實踐能力，以大規(guī)模分布式學習需求為指引，優(yōu)化算法實現(xiàn)、打造深度學習編譯器，探索體系結(jié)構(gòu)與硬件的最優(yōu)實踐。

二是建計算泛在能力。端側(cè)是人工智能最終應用的落地點，端側(cè)既是數(shù)據(jù)的生成端，也是數(shù)據(jù)的使用端，需要構(gòu)建能夠滿足海量不同端側(cè)應用場景下的計算支撐能力。端側(cè)由于受到實時性、硬件能力、功耗等多種限制，需要針對人工智能模型實現(xiàn)不同層面的優(yōu)化，全面提升端側(cè)的數(shù)據(jù)計算、采集及傳輸能力，綜合考慮傳感器、端側(cè)芯片、端側(cè)軟件框架、網(wǎng)絡架構(gòu)演進、數(shù)據(jù)中心協(xié)同等關(guān)鍵因素，構(gòu)建能夠?qū)崿F(xiàn)機器學習模型訓練、部署及動態(tài)更新的云端協(xié)同算法及工程實現(xiàn)能力，打造堅實的泛在計算基礎(chǔ)。

三是建協(xié)同生態(tài)能力。如圖2所示，未來人工智能通用平臺、行業(yè)平臺以及專用系統(tǒng)將呈現(xiàn)三大協(xié)同態(tài)勢，需要抓住窗口期，全面建設(shè)全新的系統(tǒng)協(xié)同能力。首先是構(gòu)建3個系統(tǒng)間的協(xié)同能力。通用平臺、行業(yè)平臺以及面向具體應用的專用系統(tǒng)之間的功能界定將越來越明確，相關(guān)功能將呈現(xiàn)模塊化特性，并且高度互補，以實現(xiàn)深度協(xié)同。

其次是構(gòu)建專用系統(tǒng)的軟硬協(xié)同能力。面向應用的專用系統(tǒng)為滿足業(yè)務實時響應要求，除了需要將專屬定制算力芯片進行部署外，還需要在軟件層面實現(xiàn)兩項功能：一是實現(xiàn)軟件與定制芯片的高度耦合，以達到性能最優(yōu)；二是軟件需要與垂直行業(yè)平臺及通用平臺做好高效對接，保證調(diào)用所需平臺功能的實時性；三是構(gòu)建行業(yè)協(xié)同能力，面向行業(yè)賦能的行業(yè)平臺將在通用平臺基礎(chǔ)上，抽取行業(yè)業(yè)務邏輯，沉淀行業(yè)服務能力，實現(xiàn)與行業(yè)已有業(yè)務系統(tǒng)的無縫對接。值得注意的是，行業(yè)平臺由其業(yè)務屬性主導，未來行業(yè)平臺的建設(shè)主體一定是由垂直行業(yè)來主導構(gòu)建的。