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暴雨总裁孙辉:不是所有应用都要追求“大”模型

9月19日,在暴雨青海渠道大会上,暴雨总裁孙辉谈及了AI的发展趋势和暴雨的智能化战略。

当前AI依然火热,孙辉认为:“从商业应用角度看,从来没有一项技术进步像AI一样,在如此短的时间内产生如此大的影响。AI技术的持续进步正在推动各行各业智能化的不断深化,正在走向全面智能化。”

近年来,渠道大会的主题主要围绕着AI、云、算力,也是暴雨的重点战略方向。暴雨从2018年开始推进AI发展战略,并在去年的大会上进一步明确了公司全面智能化的战略。

孙辉首先重点谈到了算力,他表示:“智能化必将是一个长期过程,而算力是智能化的关键基础,过去是,未来也是。因此智能化的可持续,首先是算力的可持续。而算力依赖半导体工艺,但我们必须要面对一个现实是,美国在AI芯片领域对中国的制裁长期不会取消,而中国半导体制造工艺由于也受美国制裁,将在相当长时间处于落后状态,这就意味着我们所能制造的芯片的先进性将受到制约。这是我们打造算力解决方案必须面对的挑战。”

因此,在他看来,立足中国,只有基于实际可获得的芯片制造工艺打造的算力才是长期可持续的,但同时也存在机会,“因为人工智能正在成为主导性算力需求,促使计算系统正在发生结构性变化,需要的是系统算力,而不仅仅是单处理器的算力。这些结构性变化,为我们通过架构性创新,开创出一条自主可持续的计算产业发展道路,提供了机遇。”

目前暴雨的战略核心就是,充分抓住人工智能变革机遇,基于实际可获得的芯片制造工艺,计算、存储和网络技术协同创新,开创计算架构,打造“超节点+集群”系统算力解决方案,长期持续满足算力需求。

面对AI带来的新空间,孙辉也提出了一些观点。在他看来,不是每个企业都要建设大规模AI算力,不是每个企业都要训练自己的基础大模型,也不是所有的应用都要追求“大”模型。

其中对于大规模AI算力的挑战,孙辉表示,AI服务器,特别是AI算力集群不同于通用x86服务器,对供电、散热等数据中心机房环境要求极高,且随着大模型越来越大,AI算力也将走向更大规模,而且变化节奏快,AI服务器快速升级换代,数据中心机房面临要么浪费、要么满足不了需求的困境。

这只是挑战之一,因此孙辉建议,每个企业都要思考适合自己的获取AI算力的方式,而不仅仅是建设自己的AI算力。

而训练基础大模型对于企业来说,不仅意味着高成本,同时是否能获取到足够的数据量也是挑战。所以他也提出,并不是每个企业都要训练自己的基础大模型。

他进一步表示:“不是所有的应用都要追求’大’模型。从暴雨在行业的实践看,十亿参数模型可以满足科学计算、预测决策等业务场景的需求,比如降雨预测、药物分子优化、工艺参数预测,在PC(个人电脑)、手机等端侧设备上,十亿参数模型也有广泛应用;而百亿参数模型可以满足面向NLP(自然语言处理)、CV(计算机视觉)、多模态等大量特定领域场景的需求,比如知识问答、代码生成、安全检测。面向NLP、多模态的复杂任务,可以用千亿参数模型来完成。”

此外,孙辉还谈到了终端AI,“终端中引入AI能力已经成为普遍的趋势,比如打造AI Phone、AI PC等。我们始终认为,消费者的体验是第一位的,消费者难以理解芯片工艺、算力TFLOPS、模型参数量…究竟意味着什么,而是更加注重切身的使用体验。因此,我们倡议,终端AI应以体验为中心,而不是以算力为中心。”

整体而言,暴雨认为,企业需要的是根据自身不同业务场景需求,选择最合适的模型,通过多模型组合,解决问题,创造价值。

http://www.lryc.cn/news/441888.html

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