中科院人工智能研发平台,为何选择戴尔?

简介:

在“人机大战”中出尽风头的AlphaGO,宣告了人工智能正在加速走近每个人的日常。在中国,随着“人工智能”研发升级到国家高度,戴尔凭借其在HPC领域的卓越能力与中科院自动化所展开合作,强强联合推进产业发展。

“人工智能”这个词最近颇为火热,而炒热这个概念的,正是前不久韩国围棋手李世石与谷歌AlphaGO超级计算机的那场“人机大战”。在人们看来,“人工智能”的获胜意味着,过去只能在科幻电影中才能看到的场景正加速成为现实。

无独有偶,去年11月初,由戴尔与中国科学院共建的“人工智能与先进计算联合实验室”在北京正式揭牌。那么,该实验室主要承担哪些职能?国家怎样看待“人工智能”的发展?戴尔HPC有何过人之处,成为中科院“人工智能”研发的有力支撑平台?

“人工智能”研发上升至国家高度

在科幻电影中,“机器人”像真人那样也具有“情感”,能够从事体力或脑力劳动、甚至还能做家务,帮助照看婴儿和老人,以及帮助人类解决环境、产业以及社会中的各种难题。如果梦想成真,那么“人工智能”的实现将对人类的生产、生活产生极其重大的影响,也必将推动人类社会科技文明的进步。

在我国,“类脑智能”的研究已经上升至国家高度。目前,国家科技部正在制定中国的脑科学和类脑研究方案,而“中国脑计划”是我国正在筹备的6个重大科技专项中的一个。

2015年上半年,以“类脑智能”研究为己任的中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心正式成立。该中心研究目标是融合智能科学、脑与认知科学的多学科优势,研究创新性的认知脑模型,实现类脑信息处理、类脑智能机器人等相关领域理论、方法与应用的突破。

戴尔为中科院搭建“人工智能”研发平台

2015年11月3日,由戴尔与中国科学院合建的“人工智能与先进计算联合实验室”在北京举行了正式揭牌仪式,标志着双方合作已经产生实质性的成果。而此时距双方达成合作还不到两个月,这也从侧面反映出项目的重要性和紧迫性。

据了解,“人工智能与先进计算联合实验室”将关注人工智能以及面向脑信息处理领域的新型计算架构研究与应用,包括认知功能模拟、深度学习,以及脑系统计算模拟所需要的新型计算体系,支持人工智能与脑信息处理的创新发展研究,而且将根据市场和行业发展的需要对核心技术进行产品化和产业化。

中国科学院自动化所所长徐波表示,人工智能技术的发展是建立在强大的计算平台基础上的,深度学习和内脑等研究方向又对技术架构提出了新的要求,如何把两方面的发展需求和趋势结合起来,对于人工智能和先进技术的创新至关重要。

戴尔大中华区总裁黄陈宏表示对此次双方合作充满信心,认为双方共建“人工智能与先进计算联合实验室”,将计算资源与科研资源强强联合,是人工智能领域发展的重要趋势,也是推动产业发展的强大动力。

人工智能需要研究人脑复杂的系统,需要长期投入。与中科院联合建设“人工智能与先进计算联合实验室”,也是戴尔推进其中国4.0战略的重要组成部分,并再次展示了“戴尔对中国市场的承诺,将助力中国科研产业的创新发展。”

 


戴尔HPC的那些“真功夫”

显而易见,中科院“人工智能”研发平台的搭建包括两个要点,一是要求具备强大的计算能力,二是要求可以为深度学习、认知功能模拟以及内脑研究提供相应的技术架构支持。众所周知,目前的深度学习、认知功能模拟多基于大数据等技术,而大数据分析能力尤其对HPC服务器的计算密度、存储以及网络性能等提出了较高要求。

戴尔在HPC服务器方面拥有齐全的产品线和强大的优势,可以满足用户对于大数据分析及其它各类高性能计算应用的需求。如戴尔PowerEdge FC430服务器的一大特点就是具备超高的计算密度:2U 8个1/4宽度双插槽节点。尽管它只支持到14核Xeon E5-2600v3 CPU,但2U内密度已高达224 core。在存储方面,作为戴尔旗下并购存储企业,EMC所发布的闪存存储产品DSSD具有千万级IOPS、低时延的特点,可以对大数据分析提供强有力的支撑;而在网络I/O方面,戴尔携手英特尔推出的H系列OPA交换机和网卡,可达100Gb/s的速率。

除了强大的硬件解决方案外,作为全面的企业级端到端解决方案和服务提供商,戴尔还拥有强大的软件能力,并拥有众多合作伙伴,可以提供针对各种行业的应用解决方案。比如在大数据分析方面,英特尔在保持Lustre开源基础上推出了企业版软件(IEEL),戴尔与英特尔的紧密合作,可以做到在支持IEEL软件的戴尔存储上运行Hadoop,将HPC和Hadoop的数据融合到一套存储系统中。

与此同时,戴尔HPC还在全球各地的科研机构中有着数量众多的用户实践案例,有能力为包括中科院在内的全球顶级研究机构提供强大的动力引擎。例如在悉尼大学,戴尔通过打造用于埃博拉病毒研究的“阿尔特弥斯”超级计算机,帮助医学专家了解病毒的传播和突变,以开发疫苗。而在中国,无论是尖端科学研究还是在具体的商用应用领域,也都能看到戴尔HPC的身影。例如戴尔HPC解决方案就曾为中国的“嫦娥三号”奔月之旅保驾护航,担任并完成了史上前所未有的复杂计算任务。

结语

“人工智能”研发所需的高性能计算平台,不仅对计算密度、存储、网络性能有非常高的要求,同时还要求其支持深度学习、认知功能模拟等新技术架构。

作为长期专注于企业级端到端解决方案的供应商,戴尔无疑具备强大的提供产品和解决方案定制的能力,以及整合市场资源的能力。凭借这些“真功夫”,戴尔HPC迅速获得了中科院的认可,这也强化了戴尔HPC在全球科研领域中的市场地位。



本文转自d1net(转载)

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Shell
人工智能平台PAI操作报错合集之在分布式训练过程中遇到报错,是什么原因
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
人工智能平台PAI操作报错合集之任务重启后出现模型拆分报错,该怎么办
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
1月前
|
人工智能 JSON 数据格式
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
【9月更文挑战第6天】RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
70 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
45 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
基于ChatGPT开发人工智能服务平台
### 简介 ChatGPT 初期作为问答机器人,现已拓展出多种功能,如模拟面试及智能客服等。模拟面试功能涵盖个性化问题生成、实时反馈等;智能客服则提供全天候支持、多渠道服务等功能。借助人工智能技术,这些应用能显著提升面试准备效果及客户服务效率。 ### 智能平台的使用价值 通过自动化流程,帮助用户提升面试准备效果及提高客户服务效率。 ### 实现思路 1. **需求功能设计**:提问与接收回复。 2. **技术架构设计**:搭建整体框架。 3. **技术选型**:示例采用 `Flask + Template + HTML/CSS`。 4. **技术实现**:前端界面与后端服务实现。
43 1
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
谷歌 ai人工智能平台叫什么?请记住答案是:Gemini
Gemini 是 Google 开发的一个大型AI语言模型 ,代表着人工智能领域的一项重大进步。它是一个强大的工具,旨在理解和生成人类语言,并具备广泛的功能,可以帮助人们完成各种任务,从创作不同类型的文本到回答复杂的问题,再到翻译语言等等。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
人工智能平台PAI操作报错合集之引用github.com/alibaba/pairec包时报错,该如何解决
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 网络协议
人工智能平台PAI操作报错合集之报错 "curl: (35) TCP connection reset by peer" 表示什么
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
人工智能平台PAI使用问题之如何布置一个PyTorch的模型
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

热门文章

最新文章