人工智能十大算法 AICC：发展人工智能离不开计算、算法、数据
投资理财可以说，人工智能实际上正在为我们的经济发展和产业升级创造价值，并将成为推动未来变革的科技创新力量。
日前，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。规划中多次提出重点深入研究人工智能计算理论与模型、芯片与系统、平台与环境等。
在最近的2017年人工智能计算大会上，中国工程院专家表示，人工智能的发展离不开三大要素:计算、算法和数据。现在，算法的突破和数据洪流的爆发，让人工智能产业，让几乎所有的机器辅助功能成为可能。更好的电影推荐、智能穿戴，甚至无人驾驶汽车和预防性医疗都指日可待或即将实现。然而，应用终端的发展远远领先于硬件架构，现有的计算平台已经不足以满足人工智能巨大的计算需求。中国拥有全球最大的移动互联网市场和庞大的数据量，成为中国人工智能发展的独特基础。同时，深度学习框架和开源的发展使得人工智能算法的开发越来越方便。相比之下，计算平台成为这一轮推动人工智能进步的重要因素。
本次大会发起人、中国工程院院士、Inspur集团首席科学家王恩东认为，《规划》明确了计算是AI发展的重要驱动力，人工智能是人类社会当前面临的最重要的技术变革，也是国家发展的重大战略机遇。近几年第三次人工智能浪潮的根本原因是计算能力的快速发展，这与互联网和物联网带来的海量数据以及深度学习等先进算法相结合。它的实际应用效果和社会影响都远超以往。
“当前，人工智能计算面临三大挑战:提升计算性能、不同场景下的计算优化和生态建设。需要加强计算芯片创新、可扩展平台架构和系统优化设计等基础技术研发和能力建设，也需要从硬件和软件两方面入手。、应用、人才等方面得到全面提升，避免了短板效应带来的整体产业发展的不良反应。”王恩东认为，只有坚持创新驱动全面发展，才能更好地应对AI计算的挑战。
高性能服务器与存储技术国家重点实验室科学家、Inspur集团副总裁胡认为，未来在人工智能或机器学习、神经网络识别等方向，我们对计算能力仍有很强的需求。
“我们认为，要让一个东西向前发展，就要系统地、分层次地构建它的生态系统，在一个相对完整的生态系统的支持下，才能推动计算系统满足这种应用需求，尤其是AI的应用需求继续向前发展。在实践中，Inspur认为AI计算平台、AI系统管理、AI计算框架和AI应用方案是一个生态系统中不可或缺的环节，它们滚动推进着AI的发展。Inspur在这些领域做出了自己的尝试。”胡告诉记者。
对此，胡总结了的四步法:第一，我们需要做任务分解，也就是用户需求的分解。其次是数据准备，我们需要大量的数据进行训练，这些数据会通过采集、筛选、清洗等方式进行分类，并发送到AI平台。然后是算法选择。目前针对不同的应用有不同的算法。有了算法之后，我们应该在系统平台上做一些实验，看看我们应该搭建一个什么样的系统平台，这样算法才能更好的训练和运行。最后，构建了系统。在构建这个系统的时候，要考虑使用什么样的计算平台，使用什么样的管理平台，如何考虑线下培训，如何考虑线上识别。
在此基础上，针对AI应用，Inspur提供E2E解决方案——端到端。
“所谓E2E解决方案强调的是，AI人工神经网络、机器学习来源于客户端，来源于个人端，来源于应用端，而最终的结果仍然是反馈给人，来源于人与人之间，但整个过程中必须有数据。存储方面，必须有基于数据存储的数据样本来生成训练，我们必须用庞大的计算系统来训练我们的集群，而最终的学习结果应该在线部署，以提供具体的识别。”胡解释说，这里我们有一个高密度、高性能的模型训练平台AGX-2，这是目前世界上密度最高的AI计算平台。它支持2U空以内的NVLink，支持P100GPU，拥有基于FPGA的F10A加速卡，拥有高效的人工智能管理平台AIstation，拥有高性能的深度学习框架Caffe-MPI。同时，我们还有一支非常有经验的工程师团队
“基于我们优化的算法可以有效地将性能/功耗比提高10倍、几十倍和几百倍。基于此，我们打造了面向AI的生态，以产业基础为驱动，无论是培训、学习、当前监督学习还是发展自主学习，未来都能够更好地支持我们的AI应用。未来类脑学习的最终目标，将为我们提供非常好的基础支撑。”胡对说。