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人工智能模型訓(xùn)練（人工智能模型訓(xùn)練平臺）

發(fā)布時間：2023-03-12 07:24:04 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 62 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能模型訓(xùn)練的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、AI人工智能-CNN概念輕松入門
2、人工智能教育有什么好處？
3、人工智能計算中心有什么用途？
4、人工智能建模的5種類型

人工智能模型訓(xùn)練（人工智能模型訓(xùn)練平臺）

一、AI人工智能-CNN概念輕松入門

假設(shè)給定一張圖（可能是字母X或者字母O），通過CNN即可識別出是X還是O，如下圖所示，那怎么做到的呢

如果采用經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，則需要讀取整幅圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入（即全連接的方式），當(dāng)圖像的尺寸越大時，其連接的參數(shù)將變得很多，從而導(dǎo)致計算量非常大。

而我們?nèi)祟悓ν饨绲恼J(rèn)知一般是從局部到全局，先對局部有感知的認(rèn)識，再逐步對全體有認(rèn)知，這是人類的認(rèn)識模式。在圖像中的空間聯(lián)系也是類似，局部范圍內(nèi)的像素之間聯(lián)系較為緊密，而距離較遠(yuǎn)的像素則相關(guān)性較弱。因而，每個神經(jīng)元其實沒有必要對全局圖像進(jìn)行感知，只需要對局部進(jìn)行感知，然后在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。這種模式就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中降低參數(shù)數(shù)目的重要神器：局部感受野。

如果字母X、字母O是固定不變的，那么最簡單的方式就是圖像之間的像素一一比對就行，但在現(xiàn)實生活中，字體都有著各個形態(tài)上的變化（例如手寫文字識別），例如平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、微變形等等，如下圖所示：

我們的目標(biāo)是對于各種形態(tài)變化的X和O，都能通過CNN準(zhǔn)確地識別出來，這就涉及到應(yīng)該如何有效地提取特征，作為識別的關(guān)鍵因子。

回想前面講到的“局部感受野”模式，對于CNN來說，它是一小塊一小塊地來進(jìn)行比對，在兩幅圖像中大致相同的位置找到一些粗糙的特征（小塊圖像）進(jìn)行匹配，相比起傳統(tǒng)的整幅圖逐一比對的方式，CNN的這種小塊匹配方式能夠更好的比較兩幅圖像之間的相似性。如下圖：

以字母X為例，可以提取出三個重要特征（兩個交叉線、一個對角線），如下圖所示：

假如以像素值"1"代表白色，像素值"-1"代表黑色，則字母X的三個重要特征如下：

那么這些特征又是怎么進(jìn)行匹配計算呢？（不要跟我說是像素進(jìn)行一一匹配的，汗?。?/p>

這時就要請出今天的重要嘉賓：卷積。那什么是卷積呢，不急，下面慢慢道來。

當(dāng)給定一張新圖時，CNN并不能準(zhǔn)確地知道這些特征到底要匹配原圖的哪些部分，所以它會在原圖中把每一個可能的位置都進(jìn)行嘗試，相當(dāng)于把這個feature（特征）變成了一個過濾器。這個用來匹配的過程就被稱為卷積操作，這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來。

卷積的操作如下圖所示：

是不是很像把毛巾沿著對角卷起來，下圖形象地說明了為什么叫「卷」積

在本案例中，要計算一個feature（特征）和其在原圖上對應(yīng)的某一小塊的結(jié)果，只需將兩個小塊內(nèi)對應(yīng)位置的像素值進(jìn)行乘法運算，然后將整個小塊內(nèi)乘法運算的結(jié)果累加起來，最后再除以小塊內(nèi)像素點總個數(shù)即可（注：也可不除以總個數(shù)的）。

如果兩個像素點都是白色（值均為1），那么1 1 = 1，如果均為黑色，那么(-1) (-1) = 1，也就是說，每一對能夠匹配上的像素，其相乘結(jié)果為1。類似地，任何不匹配的像素相乘結(jié)果為-1。具體過程如下（第一個、第二個……、最后一個像素的匹配結(jié)果）：

根據(jù)卷積的計算方式，第一塊特征匹配后的卷積計算如下，結(jié)果為1

對于其它位置的匹配，也是類似（例如中間部分的匹配）

計算之后的卷積如下

以此類推，對三個特征圖像不斷地重復(fù)著上述過程，通過每一個feature（特征）的卷積操作，會得到一個新的二維數(shù)組，稱之為feature map。其中的值，越接近1表示對應(yīng)位置和feature的匹配越完整，越是接近-1，表示對應(yīng)位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示對應(yīng)位置沒有任何匹配或者說沒有什么關(guān)聯(lián)。如下圖所示：

可以看出，當(dāng)圖像尺寸增大時，其內(nèi)部的加法、乘法和除法操作的次數(shù)會增加得很快，每一個filter的大小和filter的數(shù)目呈線性增長。由于有這么多因素的影響，很容易使得計算量變得相當(dāng)龐大。

為了有效地減少計算量，CNN使用的另一個有效的工具被稱為“池化(Pooling)”。池化就是將輸入圖像進(jìn)行縮小，減少像素信息，只保留重要信息。

池化的操作也很簡單，通常情況下，池化區(qū)域是2 2大小，然后按一定規(guī)則轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的值，例如取這個池化區(qū)域內(nèi)的最大值（max-pooling）、平均值（mean-pooling）等，以這個值作為結(jié)果的像素值。

下圖顯示了左上角2 2池化區(qū)域的max-pooling結(jié)果，取該區(qū)域的最大值max(0.77,-0.11,-0.11,1.00)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

池化區(qū)域往左，第二小塊取大值max(0.11,0.33,-0.11,0.33)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

其它區(qū)域也是類似，取區(qū)域內(nèi)的最大值作為池化后的結(jié)果，最后經(jīng)過池化后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行同樣的操作，結(jié)果如下：

最大池化（max-pooling）保留了每一小塊內(nèi)的最大值，也就是相當(dāng)于保留了這一塊最佳的匹配結(jié)果（因為值越接近1表示匹配越好）。也就是說，它不會具體關(guān)注窗口內(nèi)到底是哪一個地方匹配了，而只關(guān)注是不是有某個地方匹配上了。

通過加入池化層，圖像縮小了，能很大程度上減少計算量，降低機器負(fù)載。

常用的激活函數(shù)有sigmoid、tanh、relu等等，前兩者sigmoid/tanh比較常見于全連接層，后者ReLU常見于卷積層。

回顧一下前面講的感知機，感知機在接收到各個輸入，然后進(jìn)行求和，再經(jīng)過激活函數(shù)后輸出。激活函數(shù)的作用是用來加入非線性因素，把卷積層輸出結(jié)果做非線性映射。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)一般使用ReLU(The Rectified Linear Unit，修正線性單元)，它的特點是收斂快，求梯度簡單。計算公式也很簡單，max(0,T)，即對于輸入的負(fù)值，輸出全為0，對于正值，則原樣輸出。

下面看一下本案例的ReLU激活函數(shù)操作過程：

第一個值，取max(0,0.77)，結(jié)果為0.77，如下圖

第二個值，取max(0,-0.11)，結(jié)果為0，如下圖

以此類推，經(jīng)過ReLU激活函數(shù)后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行ReLU激活函數(shù)操作，結(jié)果如下：

通過將上面所提到的卷積、激活函數(shù)、池化組合在一起，就變成下圖：

通過加大網(wǎng)絡(luò)的深度，增加更多的層，就得到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如下圖：

全連接層在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起到“分類器”的作用，即通過卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡(luò)后，再經(jīng)過全連接層對結(jié)果進(jìn)行識別分類。

首先將經(jīng)過卷積、激活函數(shù)、池化的深度網(wǎng)絡(luò)后的結(jié)果串起來，如下圖所示：

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，在模型訓(xùn)練時，根據(jù)訓(xùn)練樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到全連接層的權(quán)重（如預(yù)測字母X的所有連接的權(quán)重）

在利用該模型進(jìn)行結(jié)果識別時，根據(jù)剛才提到的模型訓(xùn)練得出來的權(quán)重，以及經(jīng)過前面的卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡(luò)計算出來的結(jié)果，進(jìn)行加權(quán)求和，得到各個結(jié)果的預(yù)測值，然后取值最大的作為識別的結(jié)果（如下圖，最后計算出來字母X的識別值為0.92，字母O的識別值為0.51，則結(jié)果判定為X）

上述這個過程定義的操作為”全連接層“(Fully connected layers)，全連接層也可以有多個，如下圖：

將以上所有結(jié)果串起來后，就形成了一個“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（CNN）結(jié)構(gòu)，如下圖所示：

綜述：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由兩部分組成，一部分是特征提?。ň矸e、激活函數(shù)、池化），另一部分是分類識別（全連接層），著名的手寫文字識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖：

CNN進(jìn)化歷史：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）近年來取得了長足的發(fā)展，是深度學(xué)習(xí)中的一顆耀眼明珠。CNN不僅能用來對圖像進(jìn)行分類，還在圖像分割（目標(biāo)檢測）任務(wù)中有著廣泛的應(yīng)用。CNN已經(jīng)成為了圖像分類的黃金標(biāo)準(zhǔn)，一直在不斷的發(fā)展和改進(jìn)。

CNN的起點是神經(jīng)認(rèn)知機模型，此時已經(jīng)出現(xiàn)了卷積結(jié)構(gòu)，經(jīng)典的LeNet誕生于1998年。然而之后CNN的鋒芒開始被SVM等模型蓋過。隨著ReLU、dropout的提出，以及GPU和大數(shù)據(jù)帶來的歷史機遇，CNN在2012年迎來了歷史突破：AlexNet。隨后幾年，CNN呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展，各種CNN模型涌現(xiàn)出來。

CNN的主要演進(jìn)方向如下：

1、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加深

2、加強卷積功能

3、從分類到檢測

4、新增功能模塊

下圖是CNN幾個經(jīng)典模型（AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet）的對比圖，可見網(wǎng)絡(luò)層次越來越深、結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，當(dāng)然模型效果也是越來越好：

二、人工智能教育有什么好處？

人工智能教育有什么好處？

隨著近幾年的科技方面在人工智能的的飛速發(fā)展，人工智能不僅給我們的日常生活帶來了一些新鮮的亮點。在對現(xiàn)在教育培訓(xùn)方面也在慢慢發(fā)揮著它的作用。

以前老師們備課主要靠自己經(jīng)驗和一些相關(guān)教材進(jìn)行備課。而現(xiàn)在呢，老師可以利用人工智能設(shè)備，可以根據(jù)以往學(xué)生們的學(xué)習(xí)中的一些主要困惑點，通過AI對大數(shù)據(jù)分析得到適合學(xué)生的教學(xué)方案。一方面會減輕老師的一些備課的負(fù)擔(dān)，一方面也提高了他的教學(xué)效率，并能更有針對性進(jìn)行教學(xué)指導(dǎo)了?？赡茉诓痪玫膶?，我們就會實現(xiàn)人機共教，這種模式會代替老師在教學(xué)中一些機械的需要重復(fù)的知識點。使得老師能夠有更多的時間去給學(xué)生們解決一些學(xué)習(xí)上方法的指導(dǎo)還有一些在精神上的指導(dǎo)。讓老師有更多的時間給學(xué)生們?nèi)贤▽W(xué)生們有待解決的其他的問題。

而對于現(xiàn)在的學(xué)生來說，也是一件好事，通過人工智能的數(shù)據(jù)分析來檢查自己對學(xué)習(xí)的知識點的總結(jié)和預(yù)習(xí)，也提高了學(xué)生們的學(xué)習(xí)效率。讓學(xué)生們在更短的時間內(nèi)輕松掌握更多的知識。這是一個非常好的學(xué)習(xí)工具。并且學(xué)生們也會更愿意接受。大家會看到現(xiàn)在市面有許多學(xué)習(xí)類的人工智能機器人，家長們給孩子購買后，一些小朋友自己就能簡單的進(jìn)行人機溝通，并在與這種人工智能機器人溝通時學(xué)到知識。

人工智能在創(chuàng)造原理上,首先會考慮模擬人類使用矛盾對立,互為參照的模式為思想基礎(chǔ)來認(rèn)識世界,感知事物,醞釀愛恨情仇.如果這樣,他們會依據(jù)自己對世界的理解,經(jīng)驗形成的人生觀來改造世界, 人工智能的發(fā)展將會影響未來的軍事作戰(zhàn)方式，比如對無人作戰(zhàn)平臺的影響。有了人工智能技術(shù)，無人作戰(zhàn)平臺系統(tǒng)的智能化水平更高，平臺上的無人作戰(zhàn)飛機、無人反潛戰(zhàn)或反雷戰(zhàn)潛水器和無人戰(zhàn)車等武器既可以被作戰(zhàn)人員遠(yuǎn)程遙控操作，也可以讓武器按預(yù)編程序自主運作，并能要求武器系統(tǒng)在短時間內(nèi)對威脅情況、打擊手段、打擊效果進(jìn)行分析和判斷，進(jìn)而全面提升無人作戰(zhàn)平臺系統(tǒng)的智能化水平。無人作戰(zhàn)平臺的人工智能技術(shù)在復(fù)雜局面下的應(yīng)變和決策能力還有待提升“比如，在一個軍事威脅出現(xiàn)后，突然又出現(xiàn)了一個民用目標(biāo)，在這種情況下，該如何判斷威脅和決策打擊?這個時候就需要人運用道德、情感和紀(jì)律等各種手段進(jìn)行綜合判斷和決策，而在這方面人工智能技術(shù)與人類的智慧還有一定的距離。軍事領(lǐng)域的人工智能技術(shù)既有優(yōu)勢，也有不足。以無人作戰(zhàn)平臺為例，其最佳作戰(zhàn)方式就是將人工智能與人的判斷與決策相結(jié)合，這要求在各種軍事指揮系統(tǒng)中，人類要有對人工智能技術(shù)的否決權(quán)，并擁有最終的軍事決策權(quán)，而不是完全交由人工智能技術(shù)來決定。

三、人工智能計算中心有什么用途？

當(dāng)前，各行各業(yè)對適配AI模型的訓(xùn)練需求呈爆發(fā)式增長，而一個高質(zhì)量的AI模型是通過訓(xùn)練和持續(xù)迭代優(yōu)化而來的。當(dāng)大模型、多模態(tài)算法模型訓(xùn)練逐漸成為主流，人工智能算力需求每3.5個月就翻一番，企業(yè)在AI研發(fā)中進(jìn)行模型訓(xùn)練的算力成本居高不下。因此，能否為企業(yè)和科研機構(gòu)提供可持續(xù)、高適配、高彈性的訓(xùn)練算力成為衡量各地人工智能計算中心“含金量”的核心指標(biāo)。如果沒有技術(shù)足夠成熟的訓(xùn)練芯片來提供訓(xùn)練算力保障，就難以保障平臺產(chǎn)出算法模型的效率，那么以億為成本而建設(shè)的人工智能計算中心也就成了“雷聲大雨點小”的空殼工程。

訓(xùn)練芯片和推理芯片之別

在實際的人工智能計算中心硬件布局中，芯片主要適配于推理和訓(xùn)練兩大場景。訓(xùn)練芯片和推理芯片之間的邏輯差別可以理解為：訓(xùn)練芯片像老師，一遍一遍教一個完全不認(rèn)字的小孩從零開始識字，一遍不會就再教一遍，直到教會為止；而推理芯片則是已經(jīng)學(xué)會識字的小孩，閱讀不同的書本時，可以識別出書本中的字。

換句話說，訓(xùn)練是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)新的能力，而推理則是將已經(jīng)訓(xùn)練好的能力運用到實際場景中。離開了訓(xùn)練的推理，就相當(dāng)于空中樓閣。所以，相較于推理芯片，訓(xùn)練芯片是人工智能不斷進(jìn)化的基礎(chǔ)，也是眾多AI芯片廠商需要著力攻克的研發(fā)高地。

訓(xùn)練芯片有哪些特點

那么，與推理芯片相比，訓(xùn)練芯片在技術(shù)上具有哪些特點？

首先，訓(xùn)練芯片具備浮點運算能力。復(fù)雜模型的訓(xùn)練過程中，需通過精細(xì)的浮點表達(dá)能力對上千億個浮點參數(shù)進(jìn)行微調(diào)數(shù)十萬步。無浮點運算能力的芯片如用于訓(xùn)練將增加約40%的額外操作，以及至少4倍的內(nèi)存讀寫次數(shù)。

其次，訓(xùn)練芯片具有專用AI加速單元，并具有高能效比的特點。當(dāng)前有個別廠商采用2016年國外品牌GPU架構(gòu)，缺少AI加速單元，導(dǎo)致其AI訓(xùn)練能效比差，且能耗劇增。與之相比，配置矩陣加速單元的訓(xùn)練芯片可使AI訓(xùn)練效率提升10倍。

為AI產(chǎn)業(yè)提供充沛算力，需要在AI處理器硬件上有扎實的技術(shù)積累。據(jù)了解，目前許多人工智能計算中心使用的由升騰910AI訓(xùn)練處理器，原生具備訓(xùn)練能力，集群性能業(yè)界領(lǐng)先。目前，該集群可以在28秒完成基于Resnet-50模型訓(xùn)練（持續(xù)保持業(yè)界第一），并且性能還將持續(xù)提升。同樣，基于升騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺的“鵬城云腦II”榮獲AIPerf（世界人工智能算力）第一名，并再次刷新IO500（高性能計算存儲系統(tǒng)性能排行榜－全系統(tǒng)輸入輸出和10節(jié)點系統(tǒng)）兩項世界冠軍。

訓(xùn)練芯片市場前景廣闊

隨著自動駕駛、生物信息識別、機器人、自動巡檢等人工智能終端產(chǎn)品和應(yīng)用越來越普遍化，人工智能產(chǎn)業(yè)集群的價值不可估量。在從理論走向應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)化過程中，訓(xùn)練芯片作為算力平臺的“心臟”，其市場也持續(xù)蓬勃發(fā)展。

研究機構(gòu)賽迪顧問發(fā)布的報告顯示，從2019年到2021年，中國云端訓(xùn)練AI芯片市場累計增長了約127%。2021年，云端訓(xùn)練芯片市場規(guī)模將達(dá)到139.3億元。據(jù)預(yù)測，從2019年到2024年，云端訓(xùn)練芯片的年復(fù)合增長率或達(dá)到32%。

以全國第一個人工智能計算中心——武漢人工智能計算中心為例，其一期建設(shè)規(guī)模為100P FLOPS AI算力，今年5月31投運當(dāng)天算力負(fù)載便達(dá)到了90%，投運之后持續(xù)滿負(fù)荷運行。如今，武漢人工智能計算中心仍在持續(xù)擴容中。9月初正式上線的西安未來人工智能計算中心一期規(guī)劃300PFLOPSFP16（每秒30億億次半精度浮點計算）計算能力。作為西北地區(qū)首個大規(guī)模人工智能算力集群，其算力平臺承載力達(dá)到了當(dāng)下我國同類平臺中的領(lǐng)先的水平。

市場的高速增長預(yù)示著，當(dāng)人工智能發(fā)展到深水區(qū)階段，各行各業(yè)對AI訓(xùn)練算力的需求將長期保持幾何級增長。而訓(xùn)練芯片作為訓(xùn)練算力的引擎，也是人工智能模型訓(xùn)練的“基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)”，也將作為人工智能計算中心的靈魂得到更廣泛的重視。相信，在我國極為豐富的AI應(yīng)用生態(tài)優(yōu)勢引領(lǐng)下，無論是訓(xùn)練芯片還是推理芯片，都將得到更為長足的快速發(fā)展。

人工智能計算中心是智慧城市建設(shè)、企業(yè)智能化升級、人工智能企業(yè)集約集聚的核心，我們這邊就是處于智慧城市的建設(shè)中，用的是華為這邊提供的解決方案，他們的人工智能計算中心要更加穩(wěn)定靠譜，提供的服務(wù)也要好很多。

四、人工智能建模的5種類型

分析型AI、功能型AI、交互型AI、文本型AI、視覺型AI。

人工智能建模:通過模擬人認(rèn)識客觀事物和解決實際問題的方法對實際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的過程。也可以簡述為利用人工智能方法對實際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的過程。

以上就是關(guān)于人工智能模型訓(xùn)練相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。