解析聯想人工智慧實踐

古人云，「工欲善其事，必先利其器」。

不久前，谷歌AlphaGo2代3:0擊敗圍棋世界冠軍柯潔后，宣布未來焦點將從圍棋轉向行業應用領域，其實也宣布了人工智慧（AI）開始成為企業計算解決方案提供商的下一個重點領域。

眾所周知，人工智慧領域的三大基礎是計算、演算法和數據。數據角度，各種手持終端包括物聯網感測器的廣泛使用，使得數據量呈幾何級數增長態勢；在演算法層面，AlphaGo 2代以策略網路和深度學習、增強學習演算法疊加的技術日臻成熟。這時候，針對AI在計算力上面的開發，就成為了重點——所謂「工欲善其事，必先利其器」。

「聯想是包括BAT，百度，阿里，騰訊在內的眾多互聯網企業的AI GPU伺服器的主要供應商。」在2017聯想全球超算峰會上，聯想集團高級副總裁、數據中心業務集團區總經理童夫堯舉了個例子，「比如，在京東，聯想優化GPU架構后的5000個計算節點，正在被用於京東深度學習等應用。利用它進行的消費者購買習慣分析等演算法，這套系統現在已經廣泛服務於京東6000萬客戶。」

聯想集團高級副總裁、數據中心業務集團區總經理童夫堯

AI GPU伺服器是個啥

為什麼AI總是和GPU掛鉤？據聯想集團副總裁、企業服務雲計算研究室、無線研究實驗室黃瑩博士介紹，谷歌做翻譯訓練的時候，一般的訓練要在12台帶8個GPU的機器上算一周。

實際上，AI和GPU掛鉤是因為AI等類類神經網路的處理更多會牽涉到矩陣乘法和加法，使用并行運作的GPU效率較高且成本較低，是目前主流的計算引擎，比如NVidia的P100、V100，但缺點是耗能較高；而內建DSP區塊和本地存儲器的FPGA可獲得較佳的能源效率，但價格比較昂貴；CPU則更多用於控制和參數同步，目前專門用於機器學習的Intel Phi在奮起直追。

如果用GPU進行深度學習訓練，很重要的一點就是如何來做好并行化，與AI演算法相匹配，因此優化設計GPU集群是目前的重點之一。聯想的方法是，在NV GPU主力引擎配合CPU、Phi、PFGA各種處理器之上做一層高效任務調度軟體，調用各種不同的主流深度學習框架如谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe、微軟的MXNET以及torch、theano等，進行更快速的并行化處理，達到更高效運行的目的，來支持基於深度學習的各種人工智慧應用。

多維技術人才儲備

這樣的多伺服器、多GPU的中大型規模訓練，需要人工智慧專家在深度學習模型和設置框架方面，網路系統工程師和存儲系統工程師在分散式存儲和網路設置方面，分散式計算專家在模型平行化方面通過協同工作來設定模型，進行訓練。

而聯想在人才儲備方面具備很好的優勢，包括從微軟亞洲研究院常務副院長位置上加盟聯想的芮勇博士等，使得聯想從基礎架構、計算力到演算法到數據的積澱，都具備了真正的AI研發實力和核心競爭力。

據黃瑩博士介紹，目前業界比較領先的GPU集群，性能可以達到理論峰值的90%左右，而聯想的GPU集群能夠達到97%，而且可以支持大規模集群，這相當於可以帶領用戶更快速地進入到AI的環境中。

實際上，聯想也因此成為BAT等互聯網企業的AI GPU伺服器的主要供應商。

聯想AI應用探索

據介紹，聯想目前在AI方面已經做了的一些嘗試和探索，包括京東、淘寶、微博、亞馬遜上的評論等自然語言，採集回來進行理解處理，可以達到90%以上的準確率。

而聯想的AI還應用於自家的電腦、手機零售門店系統，譬如在門店裡採集到的圖像數據，通過深度學習，可以看到人們在店面環境中最喜歡訪問的區域在哪個區域，路線如何進行優化，從而更好地服務顧客。

另外，在智慧醫療方面，聯想也已經和國內的一些大型醫院合作，比如醫生在拿到CT圖像以後，可以通過聯想的深度學習一體系統來輔助判斷，哪些圖像可能會是早期癌症病人，接下來要做哪些工作。

所謂聯想的深度學習一體系統，其實就是把多機分散式訓練變得像單GPU一樣簡單。但其背後，是聯想對深度學習一體系統在性能方面的多節點并行訓練，使得模型訓練時間成倍縮短，加速比達到87%，同時支持大規模集群。

ABCD理論實踐

在聯想看來，人工智慧成功要素主要有四個，可以歸納為ABCD。A就是Algorithms演算法，B就是Business商業，C就是Computing Power計算力，而D則是Data數據。

對於聯想來說，在演算法方面，聯想的自然語言理解可達90%以上的準確率，在視頻分析方面也已經成功用於自身的門店智能化管理；在商業方面，聯想在行業領域已經成功進行了很多合作，包括醫療領域的溫州第一醫院，製造業的寶鋼集團，教育領域的貴陽理工等等；在計算力方面，聯想具備整套的HPC高性能計算方案和人工智慧軟硬一體系統；最後在數據方面，聯想自研了Ceph分散式存儲和大數據平台LEAP，可以處理12PB以上規模的數據量。

不僅如此，聯想還在2017聯想全球超算峰會上宣布推出新一代自主研發、並擁有多項AI關鍵技術的HPC解決方案深騰8810，包括搭載的超算平台LiCO集成了深度學習應用，以及Tensorflow，Caffe，MXNET等AI框架，涉及數據預處理，訓練，參數調整，過程監控等解決方案。

而在生態層面，聯想除了在硬體領域加強與英特爾，英偉達，Mellanox等廠商的合作，還會在軟體領域開放生態系統，並且會投資一些科技創新公司，包括Face++等。

這些，都將在即將成立的聯想位於北京、美國莫里斯維爾和德國斯圖加特的全球三大AI創新中心中，與行業生態夥伴進一步合作，幫助人工智慧在各行各業的應用普及。

在筆者看來，聯想目前已經在人工智慧領域加快布局——除了已有的高性能計算商用領域的優勢外，還在相關AI人才的積累方面投入了巨大的研發資源，同時通過全球創新中心的生態建設，來幫助行業客戶形成更接地氣的場景化人工智慧落地應用，從而形成AI領域的基礎架構優勢地位。

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