高能Rap预警|如何靠软硬件协同突破算力瓶颈?今晚大咖直播见

数据、算法、算力被称作深度学习的三架马车,共同驱动了第三轮人工智能浪潮的兴起(www.46555.cn)。一方面,硬件计算能力的发展确实快速推动深度学习技术在各个领域取得巨大进展,但另一方面,深度学习模型升级的频率显著高于过去,模型的计算力需求呈爆炸式增长,已经将过去多年来累积的计算力成本下降的红利迅速蚕食。

近几年,许多给人留下深刻印象的技术突破都是“大力出奇迹”类型,即算法的新鲜度不强 ,但是通过使用更多的数据、更多的算力,实现更惊艳的效果 。以最近火爆全球的GPT-3模型为例,其参数量高达700亿,有行业人士估计训练这一份模型需要1200万美金,别说普通人玩不起,就是一般的公司也难以承担。人工智能要真正实现全面落地,还面临着巨大的鸿沟。

但万物智联的时代就在眼前,数据的增长、算法的发展将会给算力带来越来越大的挑战,提高整个计算系统的性能与效率迫在眉睫。面对算力瓶颈,软件层面能做些什么?如何进一步通过软件释放硬件的最大性能?如何更好地满足对海量数据进行实时处理和分析的需求?实现“计算普惠”还有哪些途径?

9月25日晚19:00点,英特尔中国研究院院长宋继强 、英特尔架构、图形和软件集团副总裁兼中国区总经理谢晓清将与南京大学软件工程教授张贺、清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师翟季冬、中国科学院计算技术研究所研究员崔慧敏,共同现身 InfoQ《大咖说》直播间,针对上述问题展开讨论。

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