李增 袁偉

基于當下人工智能與大數(shù)據(jù)并行應(yīng)用的重要性，將二者融合的高效能算法進行側(cè)重分析十分關(guān)鍵，研究發(fā)現(xiàn)，人工智能與大數(shù)據(jù)高效能算法依然處在起步階段，很多因素與問題都對其全面設(shè)計、優(yōu)化造成阻礙。本文將對面向人工智能和大數(shù)據(jù)的高效能計算進行分析，為下一步工作開展提供參考依據(jù)。

人工智能與大數(shù)據(jù)并行融合計算一直受到諸多學(xué)者關(guān)注，但是現(xiàn)階段有關(guān)面向人工智能和大數(shù)據(jù)的高效能計算及其相關(guān)研究相對較少，因此，要求行之有效的措施對其進行分析研究，如研究方向與原理架構(gòu)、并行處理體系結(jié)構(gòu)分析、異構(gòu)并行算法及模型設(shè)計實現(xiàn)等。

人工智能及大數(shù)據(jù)概述

人工智能即AI 技術(shù)，是計算機技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)衍生發(fā)展出的重要技術(shù)。人工智能以擬人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，通過智能模塊或編程設(shè)計完成擬人化操作、工作和運行等。當下人工智能已經(jīng)滲透到諸多領(lǐng)域中，在未來發(fā)展中人工智能與5G網(wǎng)絡(luò)必將成為主流方向。大數(shù)據(jù)技術(shù)是基于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展下的一種技術(shù)支撐，大數(shù)據(jù)具有海量、精準、鑒別和高效等特點，在諸多領(lǐng)域中得以廣泛應(yīng)用，大數(shù)據(jù)時代及人工智能時代的到來，寓意人類文明發(fā)展進入新進程。

人工智能與大數(shù)據(jù)融合的高效能計算分析

研究方向與原理架構(gòu)

隨著我國科學(xué)技術(shù)水平不斷提升，大數(shù)據(jù)時代的來臨也帶來了諸多問題，數(shù)據(jù)量不斷增加，對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析及挖掘造成一定影響。這種問題對人工智能算法應(yīng)用形成了阻礙。基于此，一種更為高性能的計算模式及方法應(yīng)運而生，其中，最具代表性的是大數(shù)據(jù)與人工智能并行效應(yīng)，即二者的融合高效能算法。面向人工智能與大數(shù)據(jù)高效能計算平臺體系架構(gòu)并行處理的體系結(jié)構(gòu)，如圖所示。

第一、將異構(gòu)計算體系結(jié)構(gòu)作為其研究方向，該體系結(jié)構(gòu)符合超級計算、高性能計算的需求。其提供的算法、算力等可作為人工智能與大數(shù)據(jù)融合的理論支撐。

第二、異構(gòu)眾核并行處理架構(gòu)，在進行體系架構(gòu)中應(yīng)對通用性進行考慮，結(jié)合多模態(tài)算法中的分析框架與建模等進行工作?？紤]到處理效率提升的必要性，可結(jié)合Tensorflow、MXNet 及相關(guān)平臺服務(wù)器，對頻繁通信進行快速處理。

第三、資源管理與調(diào)度任務(wù)調(diào)整，在建模過程中主要以國產(chǎn)異構(gòu)眾核為主，主要包括算法能力、快速儲備及通信功能等的建模設(shè)計，并對任務(wù)映射、資源管理等進行快速機制完成，側(cè)重對計算相應(yīng)節(jié)點內(nèi)、節(jié)點間的映射方式進行研究。

異構(gòu)并行算法及模型設(shè)計實現(xiàn)

第一，以多模態(tài)數(shù)據(jù)為主，對該建模中涉及的大量數(shù)據(jù)堆積、架構(gòu)復(fù)雜、信息沉淀高的問題進行相關(guān)提取，包括特征、相關(guān)預(yù)處理提取等。然后對相關(guān)算法進行重點分析，對其核心算法進行優(yōu)化設(shè)計。主要包括隨機梯度、卷積計算和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，將上述的可并行進行明確，同時也要對其并行粒度、相關(guān)模式等進行集中研究。

第二，多模態(tài)機器在學(xué)習(xí)過程中，無論更新或算法運行都要在高速網(wǎng)絡(luò)下進行多重或復(fù)雜的溝通與同步?；诖?，強化對模型壓縮中數(shù)據(jù)通信與傳輸?shù)姆绞窖芯?，最大程度提升其性能?/p>

在具體工作中要對其問題的時效性、節(jié)點性進行掌握，對人工智能與大數(shù)據(jù)應(yīng)用的融合方向進行明確，這樣才有利于并行計算穩(wěn)定運行和功能發(fā)揮。在算法設(shè)計與結(jié)構(gòu)搭建中也要對新方法進行詮釋，并要加強對相關(guān)人才的培養(yǎng)與引導(dǎo)，將技術(shù)創(chuàng)新與實踐結(jié)果進行融合，為全面構(gòu)建人工智能與大數(shù)據(jù)新時代奠定基礎(chǔ)。

綜上所述，通過對面向人工智能和大數(shù)據(jù)的高效能計算進行分析研究，主要包括：研究方向與原理架構(gòu)、并行處理體系結(jié)構(gòu)分析、異構(gòu)并行算法及模型設(shè)計實現(xiàn)等。對人工智能和大數(shù)據(jù)融合并行的高效能計算進行簡單概述。從多方面、多角度對其研究方向與結(jié)構(gòu)框架進行簡單介紹，為下一步工作開展奠定基礎(chǔ)。