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2023年01月

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  • 回答了问题 2023-01-20

    CIPU是云计算的未来吗？它是如何进行计算加速的？

    先来了解软硬融合指的是什么？飞天云操作系统+CIPU，飞天云系统在设计的时候就已经对内核的组件、不同的云产品进行了深度定制开发，其目的是能更好的适配CIPU、更好的利用底层CIPU的能力，起到1+1>2的效果！ 图片1.png

    会应用在哪些领域呢？比较深层次来讲，软硬融合的CIPU肯定会对通用计算、大数据、云计算、人工智能行业带来转型，只要涉及到数据处理方面的，几乎都可以应用上去。

    从我们经常接触到领域来说，科学计算肯定会有质的提升，基于CIPU和飞天的新一代云计算架构体系，Redis性能提升了68%、MySQL提升了60%、Nginx提升了30%，数据处理的快了，计算性能肯定有很大的提升。 图片2.png

    再来看渲染能力，现在无非就是对大量文本数据、图像、视频数据的渲染，也是万变不离其宗，归根结底还是对海量数据加速处理，这个加速处理，CIPU采用的是软硬融合，打破硬件设备之间的壁垒。 图片3.png

    包括对游戏的提升，游戏的原理就是各种数据在设备和服务器之间传输，交给服务器处理，CIPU提高了数据传输速度和处理速度，当然可以提升游戏的各种性能，将来可能会做到，用性能较差的电脑，通过CIPU提升了计算性能，做到和高性能硬件电脑同样的效果，比较像云电脑，担忧和云电脑不一样，云电脑是全靠服务器运行，CIPU是提升电脑的性能，如果处理一件很简单的任务，再用云服务器，那就是用大炮打蚊子多此一举了！ 图片4.png

    以上只是我们容易接触到的场景，我们往宏观了想，阿里云CIPU既然能提高云计算能力，是不是也会对5G商用和民用、新能源车自动驾驶、人工智能、元宇宙等领域带来推动作用呢？这肯定是必然的，这四个领域对计算能力的要求是非常高的，而且是未来发展的大趋势，所以阿里云在这个时候推出飞天云操作系统+CIPU是符合时代发展的，正好处在了一个关键节点，那么CIPU则是一款突破现有芯片体系的产品，所采用的软硬件协同的设计是搭建良好云生态的关键所在！

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  • 回答了问题 2023-01-11

    生成式AI是激发人类创作灵感还是会替代人类艺术创作？

    近年来，在数字化大浪潮下，人工智能发展迅猛，被广泛应用在各行各业。当下，AI已经发展到了一个全新的阶段，即生成式AI，编程、游戏、平面设计、产品设计、市场营销、社交媒体，以及很多工作岗位实现人机协作，几乎各个需要人类原创力的领域都有可能被颠覆。在我看来，生成式AI算得上是未来几年的顶级战略技术了。 image.png

    其实，生成式AI也很容易理解，就是通过各种机器学习方法，从数据中学习工件的要素，进而生成全新的、原创的、真实的工件，这些工件与训练数据保持相似，却不是复制的。简单来说，生成式AI就是利用现有文本、音频文件或者是图像来创建新内容，比如通过文字描述生成图像，再比如将听说读写等能力有机结合的数字主播，就是生成式AI的实际应用。

    这里面的关键技术是生成式对抗网络（GAN），其本质是一种深度学习模型，主要是通过框架中的生成模型和判别模型两个模块的相互博弈学习产生相当好的输出。GAN最常使用的地方就是图像生成，例如，在人脸图像数据集上训练的生成模型可能会学习人脸的一般结构和外观，然后使用这些知识生成新的、以前未见过的但是看起来真实可信的人脸。

    image.png

    生成模型的工作原理是从大型数据集中学习，并使用这些知识生成与训练数据集中示例相似的新数据。其实，这种基础生成模型有很多不同的类型，比较常见的就是GAN、VAE和自回归模型，每一种都是使用不同的方法生成新数据。

    生成式AI的实际应用，以GitHub Copilot为例，其通过通过对互联网上公开可用的计算机代码进行的LLM训练，能够根据程序员已经写好的内容推荐下几行代码，这就从根本上改变了软件工程师的工作性质。以前，软件工程师必须记住、搜索或推断程序的功能，而在生成式AI的加持下，他们可以直接用普通语言描述希望自己的程序片段做什么，如果在语言模型的能力范围内，就能够从无到有地生成代码。 image.png

    据统计，现在很多开发人员使用Copilot，有近40%的代码都是由AI生成的，通过生成式AI做到补全代码，生产力和创造力都获得了极大的提升。基于此，也不难想象，随着生成式AI技术愈发成熟，即便不是程序开发人员，普通人也能轻松做到自行创作程序代码了。直白点说，就是让AI自动写代码。

    再拿之前热度颇高的Dall-E 2来说，这是OpenAI基于生成式AI开发的一款图像生成工具，其能够根据用户需求生成所需要的图形。用户通过语言描述输入自己想要的图形风格，程序就可以快速生成相应的图像，并且其对绘画风格的模仿也是非常精准。对此，OpenAI曾经做过测试，先用Dall-E 2仿照一些画家的风格生成一大批图片，又把这些图片和画家本人的作品放在一起，然后让用户来进行分辨，结果显示，大多数人都无法分辨出哪些是原画、哪些是AI生成的。 image.png

    这类生成式AI在图像处理领域的应用，还有StableDiffusion，而且其模型处理更加人性化。实际使用中，StableDiffusion能够根据用户的要求生成一组图片，用户感觉到其中哪一张比较满意，就可以存为种子，由此，程序就会记录这张图片的大致构图样式，在后续的图像生成中，就可以在这个基础上进行优化，用户就能很容易地得到自己满意的图片。

    在我看来，生成式AI生“万物”完全有可能。除了在文本内容自动化，图像自动生成，音频自动生成或转换文本，自动生成或编辑视频，自动编程生成代码，聊天机器人，搜索上的人工智能洞察，自动设计、收集或总结数据等方面的尝试，还有生成式AI游戏工作室及其应用，通过3D打印、CRISPR和其他技术从零开始呈现假肢、有机分子和其他物品生成材料等等，这些都将陆续走进现实。随着技术的不断成熟，未来，生成式AI应用领域势必会越来越广泛，发展和应用前景非常广阔。

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