欧冠买球|联想构建Edge AI边缘智能平台,开拓“边缘+智能”的新思路

本文摘要:11月15日,联想集团副校长,联想研究所联想研究所,建长企业科技集团惠普&amp博士。

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11月15日,联想集团副校长,联想研究所联想研究所,建长企业科技集团惠普&amp博士。AI营销总经理余涛被邀请参加第二届中国超级整合大会(中国SC 2020),许多知名学者都聚集在一起与工业从业者一起讨论了“新基础设施”的高性能计算背景的挑战和机遇 行业,展示了最新的智力技术。会议期间,高调的HPC TOP100名单是正式宣布的,而联想在35套列表中列出,这是十大列表名单,这是联想第六次第六次。

在会议上,范建平发表了主题演讲,重点是联想Edge AI平台的强大技术能力,以及垂直行业的应用实践。他说,联想在边缘计算中依靠深耕和积累,人工智能推出“Edge Ai”Edge Intelligence平台。

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该平台主要包括三部分:第一部分:云中的模型初始化和培训。众所周知,培训课程是AI电力需求的最大和最集中的部分。在边缘和终端AI模型上部署,以确保良好的准确性,有必要基于在AI服务器上的大型培训数据上基于大规模培训数据进行多次迭代培训,以获得理想的AI模型。

在此链接中,AI Server Infrastructure和AI培训管理软件是确保AI培训任务稳定性的关键。联想企业技术集团目前推出了一系列AI服务器产品,如SG670,基于NVLINK技术,可以配置8个HG680等产品,如最高GPU A100,为人工智能培训任务提供坚实的支持。

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与此同时,范建平博士提到了联想研究所的人工智能培训平台 – 大师,应用于联想研究所内部,丰富强大的AI培训工具,可以应对AI开发过程 ,多机并行,多用户,多任务处理,多环境和其他复杂场景。其次,边缘侧通过边缘AI的训练结果分解。范建平博士指出,在AI的边缘完成越来越多的AI计算,而不是数据中心,而不是发送数据回数据中心,而不是发送数据中心回数据中心完成计算,然后返回 计算结果。

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因此,AI的边缘计算技术是解决这个问题的关键。范建平博士提到了联想研究所的“联想大脑”,静态和动态不同的方式在AI的边缘,两个不同的部署方法应用于不同的客户情景 – 在客户培训数据和测试数据中我们分发时,我们使用静态部署 模式; 相反,动态部署更合理。特别是在动态部署中,我们需要通过持续的培训,升级,康复,康复在边缘,使边缘的边缘越来越突出,越来越聪明。

但这个过程也是一个非常昂贵的过程,用户面临着大量的GPU计算需求。范建平博士在这里解决了联想 – AI算法创新的解决方案,专注于自动增量学习的方法,使其在实现模型动态时大大降低了计算资源的消耗和依赖。最后,范建平博士指出,联想边缘AI平台由两个核心部分的“精炼AI Master”和“联想大脑”,以及联想企业技术集团等商业单位产品高度合并,有可能 使云和边缘设备最大化。

如果设计底层操作员及其编译器,则可以实现低功耗,小型型号; 与此同时,边缘平台具有联合操作边境云多任务的能力; 此外,支持企业用户建立个性化数据,以建立一个“智能大脑”独家。目前,联想Edge AI平台通过联想企业技术集团实现了生产化,推出了强大的AI产品和解决方案,如LiCo AI,AI集成机器,广泛应用于人工智能数据中心,智能制造,工业网,智能城市 ,智能零售,智能扬声器和智能家庭。在自动驾驶的领域,可以实现行人识别,车辆识别,信号灯等。

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