惠州電銷卡專業(yè)辦理

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二是全面提升專屬計算能力。經(jīng)過近兩年的研究及應(yīng)用實踐沉淀，產(chǎn)業(yè)界逐漸發(fā)現(xiàn)以機器學(xué)習(xí)為代表的人工智能計算具有獨特性，具體表現(xiàn)在3個方面：一就是機器學(xué)習(xí)計算大部分場景僅需要低精度計算即可，經(jīng)過推測，一般應(yīng)用場景下8比特即可滿足95%以上需求，無需FP32、FP16等高精度計算；第二就是機器學(xué)習(xí)計算只需要很小的操作指令集，在過去40年中開發(fā)的眾多使得通用程序能夠在現(xiàn)代CPU上以高性能運行的機制，例如分支預(yù)測器、推測執(zhí)行、超線程執(zhí)行處理核、深度緩存內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)等，對于機器學(xué)習(xí)計算來說都是不必要的，機器學(xué)習(xí)只需要高性能運行矩陣乘法、向量計算、卷積核等線性代數(shù)計算即可；第三就是分布式特性，隨著模型不斷增大，深度學(xué)習(xí)“大深多”模型已經(jīng)無法在單片芯片完成計算，多芯片多場景的異構(gòu)計算需求使得機器學(xué)習(xí)計算必須考慮分布式的計算通信以及計算任務(wù)的協(xié)同調(diào)度，實現(xiàn)密集且高效的數(shù)據(jù)傳輸交互。

三是提前布局系統(tǒng)協(xié)同生態(tài)?；趯Ξa(chǎn)業(yè)界解決方案的梳理分析，筆者對于人工智能工程發(fā)展態(tài)勢有如下研判：為了更好滿足應(yīng)用泛化的需求，未來人工智能應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)發(fā)展將呈現(xiàn)多平臺多系統(tǒng)協(xié)同態(tài)勢，以實現(xiàn)更為廣泛的賦能?？梢钥吹剑?dāng)前階段，人工智能的主要賦能方式還是通過通用平臺，以聚合提供人工智能基礎(chǔ)技術(shù)能力的方式進(jìn)行賦能，面向端側(cè)的一些成熟應(yīng)用場景也出現(xiàn)了軟硬一體的端側(cè)應(yīng)用系統(tǒng)，如自動駕駛平臺、智慧安防攝像頭、基于智能語音語義的智能音箱、終端翻譯機等。但是通用平臺無法實現(xiàn)廣泛賦能，目前市面上的端側(cè)應(yīng)用也是功能單一且能力固化。

在通用領(lǐng)域，通用平臺將進(jìn)一步分化為提供人工智能基礎(chǔ)能力的基礎(chǔ)平臺和融合行業(yè)基礎(chǔ)應(yīng)用的行業(yè)平臺兩個方向（如圖2所示）。實際上，現(xiàn)在阿里的城市大腦、騰訊的醫(yī)療優(yōu)圖等平臺，就已經(jīng)開始呈現(xiàn)出從基礎(chǔ)通用功能平臺向行業(yè)應(yīng)用能力平臺演進(jìn)的態(tài)勢。

在專用領(lǐng)域，現(xiàn)有的端側(cè)應(yīng)用無論是功能還是可擴(kuò)展性上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到實際的泛化應(yīng)用需求，因此未來面向泛化應(yīng)用將呈現(xiàn)專用系統(tǒng)這個形態(tài)，專用系統(tǒng)特點是它不僅僅是端側(cè)應(yīng)用的軟硬件固化，而是通用平臺、行業(yè)平臺和端側(cè)應(yīng)用的協(xié)同組合，以軟硬一體的方式實現(xiàn)具體應(yīng)用的功能定制和擴(kuò)展。這種工程發(fā)展態(tài)勢將對產(chǎn)業(yè)生態(tài)產(chǎn)生巨大影響，現(xiàn)在談及的人工智能芯片和框架，其實都屬于通用平臺和端側(cè)應(yīng)用范疇，其生態(tài)主體是提供人工智能技術(shù)的科技企業(yè)，而到了專用系統(tǒng)階段，系統(tǒng)協(xié)同將成為主流，融合通用能力、行業(yè)能力、業(yè)務(wù)邏輯的專用系統(tǒng)將由垂直行業(yè)來牽頭打造，人工智能的生態(tài)主體也將逐漸變成人工智能技術(shù)的使用者，即各個垂直行業(yè)的傳統(tǒng)企業(yè)。