联想引领中国超算,打造Edge AI边缘智能平台构建“智慧大脑”

发布时间:2022年08月10日
       11月15日, 联想集团副总裁、联想研究院人工智能实验室负责人范建平博士, 联想企业科技集团HPCAI营销总经理于涛受邀出席第二届中国超算会议(ChinaSC2020), 并与众多知名学者和专家一起参加。行业从业者齐聚一堂, 共同探讨新基建背景下高性能计算行业的挑战与机遇, 展示智能算力的最新技术。会议期间, 万众瞩目的HPC TOP100榜单正式揭晓。联想以35台高居榜首,

其中6台进入前十。这是联想第六次在中国排名第一。
       在联想荣登HPCTOP100榜单第一的发布会上, 范建平博士发表了主题演讲, 突出了联想边缘AI平台强大的技术能力及其在垂直行业的应用实践。他表示, 依托在边缘计算和人工智能领域的深耕和积累, 联想推出了EdgeAI边缘智能平台。该平台主要包括三个部分:一是模型初始化和云端训练。
       众所周知, 训练过程是对AI算力需求最大、最集中的部分。
       为了保证部署在边缘和端的AI模型具有良好的准确性, 必须通过深度学习算法基于大规模训练数据在AI服务器上进行多次迭代训练, 从而获得理想的AI模型。在这个环节中, AI服务器基础设施和AI训练管理软件是保证AI训练任务稳定高效运行的关键。联想企业科技集团现已推出一系列AI服务器产品, 如基于NVIDIA NVLINK技术的SG670, 可配置8个高端GPUA100 HG680等产品, 为人工智能训练任务提供坚实的算力保障。同时, 范建平博士提到了联想研究院的人工智能训练平台——联AI大师, 它是联想研究院使用的功能丰富、功能强大的人工智能训练工具。复杂的场景,

例如用户、多任务处理和多个环境。其次, 在边缘方面, 决策是在 EdgeAI 的训练结果的帮助下做出的。范建平博士指出:在实际客户使用场景中, 由于时延、决策速度, 尤其是数据安全方面的考虑, 越来越多的AI计算会在边缘完成, 而不是把数据发回数据中心, 这将由数据中心处理。计算完成后返回计算结果。因此, AI边缘计算技术是解决这一问题的关键。范建平博士提到, 联想研究院边缘的联想大脑的AI部署有静态和动态两种不同的方式。
       两种不同的部署方式适用于不同的客户场景。当客户训练数据和测试数据分布相同时, 我们采用静态部署方式;否则,

动态部署更合理。
       尤其是在动态部署中, 我们需要在边缘侧不断训练、升级、再训练、升级, 让边缘侧更加突出、更加智能。但是, 这个过程的计算量也非常大, 用户面临着大量的 GPU 计算。需要。范建平博士提出联想针对AI算法创新的解决方案, 重点是AUTOML增量学习方法,

在实现模型动态的同时, 大大降低了对计算资源的消耗和依赖。联想集团副总裁、联想研究院人工智能实验室负责人范建平博士致辞。范建平博士在演讲的最后指出, 联想EdgeAI平台由AI大师炼化和联想大脑两个核心部分组成。产品高度集成, 最大限度地发挥云和边缘设备的计算能力。比如最适合联想边缘设备的底层算子和编译器, 旨在实现低功耗、小机型;同时, EdgeAI平台具备与边云多AI任务协同工作的能力;此外, 它还支持企业用户使用自己的企业个性化数据, 构建企业专属的智能大脑。目前, 联想EdgeAI平台已通过联想企业科技集团实现商业化, 推出LiCOAI、AI一体机等强大的人工智能产品和解决方案, 广泛应用于人工智能数据中心、智能制造、工业物联网、智能城市、智能零售、智能音箱和智能家居的各个方面。在自动驾驶领域, 可以实现行人识别、车辆识别、信号灯识别。