AI算力发展与AI云（2月12日）

人工智能成为全球战略高点

国家战略：加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题

2017两会：人工智能

2018两会：新一代人工智能

2019两会：智能+

2020年3月4日，中共中央政治局常务委员会召开的会以强调，要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设

教育部发文

人工智能在各行业渗透率及市场规模象限分布

全球人工智能发展白皮书

人工智能三大要素：数据、算法、算力

数据（数量、质量、安全、孤岛）

算法方面：

人工智能的三次浪潮：符号、连接、行为

1956-1976：逻辑主义，

1986， BP网络提出，连接主义，训练时当数据大的时候，远远达不到预期

2006年，多层神经网络，加深层深度，基于CNN系统架构

OpenAI给出数据：AI计算量每年增长10倍

人工智能芯片：

         云/HPC/数据中心 （GPU/ASIC/FPGA）                                      边缘/嵌入式（ASIC/FPGA）

训练 高性能、高精度、高灵活度、可伸缩、扩展能力、能耗效率 ？

推断 高吞吐率、低延时、可伸缩、可扩展、能耗效率 多种不同的需求和约束（从ADAS到可穿戴设备）、低时耗、能耗效率、低成本

       训练                             推理

云端 GPU：NVIDIA、AMD GPU：NVIDIA

    FPGA：Intel、Xilinx            FPGA：Intel、Xilinx、亚马逊、微软、百度、阿里、腾讯

    ASIC：Google                   ASIC：Google、寒武纪、比特大陆、Wave Computing、Groq

终端： / ASIC: 寒武纪、地平线、华为海思、高通、ARM

                                   FPGA：深鉴科技（Xilinx）

                                   GPU：NVIDIA、ARM

AI云：AI与云融合进一步加速，未来5年，年复合增长率66%

生产力更迭，先进替代落后，第四次工业革命：智能互联

社会分工深化：

中小微集群的生命周期过程：

调研选型、比价、繁复的采购流程——>环境改造、隔离、制冷、噪音——>集群实施、验收——>防火等安全管理——>备案、报废等资产管理——>硬件售后维保——>旷日持久的集群运维管理

中小微集群利用率低、社会效益低

先进超算云生产力：

高速网络互联——>分布式海量存储——>丰富计算资源——>实时数据展示 互联网+超算&AI

规模化、稳健的云基础设施；资源弹性按需供给；专业运维、运营团队，无需科研人员分心管理；易用的平台，极致的体验，高效的科研效率；7*24专业服务团队

环境搭建、训练框架部署、算例编译、测试、性能调优