智算时代 坤前如何为AI加速配备创新引擎?

随着我国数字经济的规模进一步扩大,基于数据的创新和应用也逐步成为各行业数智化升级的战略支撑,当数据量快速增长,类型也不断丰富,常规的计算能力远远无法应对复杂多样的新需求,尤其在深度学习领域,随着人脸识别、拍照识别、物体识别等新型场景的出现,需要新的技术和方案支撑。

智算时代 坤前如何为AI加速配备创新引擎?

基于深度学习的图像识别技术,其发展痛点是用来训练识别模型的样本数据不足,使得模型精准度不高,再加上图像识别算法不够先进,还主要停留在浅层训练的机器学习阶段。背后更大的挑战来自于算法和硬件计算架构,计算机集群性能不够、计算用时太长等问题大大拉长了研发周期、拖慢产品进程。

为此益企研究院与坤前计算机、英特尔共同开展以“智算万物、探索未来”为主题的AI线上研讨会,共同解读AI创新技术如何为各行业深度赋能。

深度定制 软硬协同

在AI技术落地过程中,对算力需求越来越高,从算力的部署、管理到数据的协同,企业更需要软硬协同的AI解决方案。

坤前计算机技术中心总经理陈武表示,在深耕行业多年的过程中,坤前积攒了丰富的服务器定制经验,多年来为上千家行业客户提供过差异化、全流程的服务器定制服务,从需求评估、方案定制、架构设计、生产测试、部署运维等各个环节匹配客户需求,全流程规范化管理。坤前拥有行业经验超过20年的专业软硬件团队,可根据不同应用领域和业务场景来定制差异化解决方案。

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近年来,坤前持续加大研发投入,在人工智能、高性能计算等新兴应用领域寻求突破点,坤前AI算力整合解决方案通过软硬协同,提供了从模型开发、训练到部署的完整流程和工具,极大降低人工智能进入门槛,提高人工智能创新和研发的效率。

在AI硬件层面,坤前KI4200G系列服务器可满足用户对空间部署和高性能的需求,可适用于能源、电力、制造业等行业对虚拟化、云计算、深度学习推理计算相关应用的需求。

同时拥有AI算力整合解决方案,采用坤前自研的坤前AI管理平台,从客户基本业务需求出发,采用虚拟化技术进行资源的调度和分配,支持主流机器学习框架(如TensorFlow、Caffe、PyTorch、Keras等),提供深度学习的算法库(LeNet、MLSTM、AlexNet、GoogleNet、ResNet、GAN、FasterR-CNN等)、标准数据集(ImageNet、COCO、PASCALVOC、CIFAR、OpenImage、Youtube-8M)。

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同时,坤前AI管理平台将CPU、GPU、内存、硬盘等资源虚拟化后进行统一管理,按需分配给不同用户和群组使用,可助力工业互联网、智能制造和人工智能企业更快更好地进入深度学习研发领域,推出能够解决实际问题和需求的产品。目前,坤前AI算力整合解决方案已经广泛应用在智能安防、智能制造、智慧能源、智慧金融等行业的不同场景中。

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至强助力 加速AI落地

为人工智能应用场景精准匹配算力支撑,坤前AI算力整合解决方案通过软硬件优化,深度融合机器学习平台与传统硬件,将第三代英特尔®至强®可扩展处理器作为核心算力支撑,并深度集成英特尔®OpenVINO? 工具套件,充分利用英特尔®AVX-512指令集和英特尔®深度学习加速技术,能有效实现异构资源的高效管理、调度和监控。

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据英特尔中国区渠道市场方案经理斯卓伟介绍,英特尔打造了一系列跨计算的架构,其中不仅包括已经集成了机器学习算法和深度学习模型的至强®可扩展处理器(CPU),还有包括FPGA、GPU、VPU,以及专为AI打造的加速器在内的产品组合为人工智能提供技术基础。

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第三代英特尔®至强®可扩展处理器强化AI加速,同时引入了两个新的特性,一个是英特尔软件防护扩展SGX,另一个则是英特尔密码操作硬件加速。而最重要的改进就是AVX-512和AI加速有关的指令集。

同时,英特尔通过降低用户准入门槛以加速AI普及的策略,英特尔提供经过全面优化的软件,包括OpenVINO、oneAPI、AnalyticsZoo、TensorFlow、BigDL等,涵盖库、框架以及工具与解决方案等多个层面,用以加速并简化从云到端的范围内人工智能技术的开发与部署。

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