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ai模型訓(xùn)練是干什么的

發(fā)布時間：2023-03-14 01:19:11 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 82 問大家

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本文目錄:

1、ai學(xué)習(xí)的原理
2、人工智能計(jì)算中心有什么用途？
3、如何才能快速訓(xùn)練出好的AI模型？
4、ai怎么跑圖

ai模型訓(xùn)練是干什么的

一、ai學(xué)習(xí)的原理

Q: ai學(xué)習(xí)的原理 : AI學(xué)習(xí)的原理是模仿人類的學(xué)習(xí)過程，通過大量的數(shù)據(jù)和算法訓(xùn)練來提高自身的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測能力。具體來說，AI學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種方式。

監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過給算法提供已知的輸入和輸出數(shù)據(jù)，讓算法自動學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。比如，讓算法學(xué)習(xí)識別圖像中的物體或者預(yù)測股票價格等。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是不提供輸出數(shù)據(jù)，讓算法自行發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律和特征。比如，讓算法自動分析一組數(shù)據(jù)的分類和聚類等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是通過試錯來學(xué)習(xí)，在每個步驟中，算法會根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和之前的經(jīng)驗(yàn)來選擇一個行動，然后根據(jù)行動的結(jié)果來調(diào)整策略，以獲得更好的結(jié)果。比如，讓算法學(xué)習(xí)下棋或者玩游戲等。

總的來說，AI學(xué)習(xí)的本質(zhì)是通過大量的數(shù)據(jù)和算法訓(xùn)練來提高自身的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測能力，從而實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用。

二、人工智能計(jì)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(jī)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(jì)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(jì)算中心也就成了“雷聲大雨點(diǎn)小”的空殼工程。

訓(xùn)練芯片和推理芯片之別

在實(shí)際的人工智能計(jì)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(yùn)用到實(shí)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(diǎn)

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(diǎn)？

首先，訓(xùn)練芯片具備浮點(diǎn)運(yùn)算能力。復(fù)雜模型的訓(xùn)練過程中，需通過精細(xì)的浮點(diǎn)表達(dá)能力對上千億個浮點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行微調(diào)數(shù)十萬步。無浮點(diǎn)運(yùn)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(diǎn)。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(shí)的技術(shù)積累。據(jù)了解，目前許多人工智能計(jì)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(jì)算存儲系統(tǒng)性能排行榜－全系統(tǒng)輸入輸出和10節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)）兩項(xiàng)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(jī)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(jī)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(jì)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(jì)算中心——武漢人工智能計(jì)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(yùn)當(dāng)天算力負(fù)載便達(dá)到了90%，投運(yùn)之后持續(xù)滿負(fù)荷運(yùn)行。如今，武漢人工智能計(jì)算中心仍在持續(xù)擴(kuò)容中。9月初正式上線的西安未來人工智能計(jì)算中心一期規(guī)劃300PFLOPSFP16（每秒30億億次半精度浮點(diǎn)計(jì)算）計(jì)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(jì)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(jì)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(jì)算中心要更加穩(wěn)定靠譜，提供的服務(wù)也要好很多。

三、如何才能快速訓(xùn)練出好的AI模型？

1）“經(jīng)驗(yàn)”對交付的時間和質(zhì)量控制非常重要。在缺少經(jīng)驗(yàn)的情況下幾乎無法準(zhǔn)確估計(jì)交付時間和質(zhì)量。所以，要么先找類似的交付件或者有經(jīng)驗(yàn)的人，要么先做預(yù)研，要么做好交付可能延期或失敗的準(zhǔn)備。

2）團(tuán)隊(duì)要做好工程能力建設(shè)，把“人的能力”和“人的工程能力”固化下來，成為團(tuán)隊(duì)的積累。

3）由于“人的能力”不是很好衡量，且經(jīng)常可欲不可求，所以團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該設(shè)法降低“人的能力”的影響。

四、ai怎么跑圖

跑圖是指使用AI技術(shù)來識別和分析圖像，以獲取信息和視覺洞察。AI跑圖可以幫助企業(yè)快速識別和分析圖片，從而節(jié)省時間和費(fèi)用。

AI跑圖主要依賴于圖像處理技術(shù)，通過將圖像分解成若干小塊，并運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，以識別圖像中的特征。圖像處理技術(shù)允許AI系統(tǒng)自動從圖像中提取出特征，而無需人工介入。一旦模型被訓(xùn)練，AI系統(tǒng)將可以對新的圖像進(jìn)行識別，從而實(shí)現(xiàn)自動化的圖像分析。

AI跑圖在許多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，如自動駕駛、圖像識別和視覺檢測。例如，可以使用AI跑圖來自動檢測交通標(biāo)志，實(shí)現(xiàn)自動駕駛汽車；使用AI跑圖來識別人臉，實(shí)現(xiàn)安全門禁；使用AI跑圖來檢測蔬菜和水果的品質(zhì)，實(shí)現(xiàn)自動檢測等。

總之，AI跑圖具有廣泛的應(yīng)用前景，可以有效提高圖像分析的效率和準(zhǔn)確性，大大改善工作效率，為企業(yè)帶來更多的價值。

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