Intel Zhang Yu: エッジ コンピューティングは AI エコシステム全体で重要な役割を果たしています

[グローバル ネットワーク テクノロジー レポーター 林 孟雪] 現在、生成 AI と大型モデルは世界中で高い人気を示しており、つい最近開催された 2023 年の世界人工知能会議 (WAIC 2023) では、さまざまなメーカーも参入しました。組織委員会によると、「百模型戦争」では合計30以上の大規模模型プラットフォームが公開・公開され、オフラインブースの60％で生成AI技術の関連紹介や応用が展示され、参加者の80％が議論した。内容は大型モデルを中心に展開します。

WAIC 2023 開催中、インテル コーポレーションのシニアチーフ AI エンジニアであり、中国ネットワークおよびエッジ部門の最高技術責任者である Zhang Yu 氏は、このラウンドの人工知能の開発を促進する中心的な要因は、実際にはコンピューティングの継続的な進歩であると信じていました。通信およびストレージ技術を促進します。大規模モデルであれ AI フュージョンであれ、AI エコシステム全体において、エッジは重要な役割を果たします。

Zhang Yu 氏は、「業界のデジタル変革に伴い、アジャイルな接続、リアルタイムのビジネス、アプリケーション インテリジェンスに対する人々の要求により、エッジ人工知能の開発が促進されています。しかし、エッジ人工知能のアプリケーションのほとんどはまだ実用化されていません。」エッジでの推論段階、つまり、データセンターでモデルをトレーニングするには大量のデータと膨大な計算能力が必要であり、トレーニング結果をフロントエンドにプッシュして推論操作を実行します。これは、エッジにおける人工知能の現在の使用法です。model."

「このモデルでは必然的にモデル更新の頻度が制限されますが、実際に多くのスマート産業でモデル更新の需要があることもわかりました。自動運転はさまざまな道路状況に適応でき、自動車の運転に適している必要があります。しかし、自動車工場でロール モデルをトレーニングする場合、使用されるトレーニング データと動的運転中に生成されるデータの間には、特定の違いがあることがよくあります。この違いは、モデルの一般化能力に影響を与えます。新しい道路状況や新しい運転行動に適応する能力。このプロセスを前進させるには、エッジでモデルを継続的にトレーニングし、最適化する必要がある」と同氏は述べた。

したがって、Zhang Yu は、人工知能開発の第 2 段階はエッジトレーニング段階であるべきだと提案しました。 「エッジトレーニングを実装したい場合は、データアノテーションからモデルトレーニング、モデル展開までの完全な開発プロセスを完了するために、より多くの自動化された手段とツールが必要です。」彼は、エッジ人工知能の次の開発方向はそれであるべきだと述べました。自主学習です。

実際の開発プロセスでは、エッジ人工知能も多くの課題に直面します。 Zhang Yu 氏の見解では、エッジ トレーニングの課題に加えて、エッジ機器の課題もあります。 「提供されるコンピューティング能力が実行できる消費電力は多くの場合制限されているため、限られたリソースでエッジ推論とトレーニングを実装する方法は、チップのパフォーマンスと消費電力比に対するより高い要件を提示します。」と同氏は指摘しています。エッジ デバイスの断片化は非常に明白であり、ソフトウェアを使用して異なるプラットフォーム間の移行を実現する方法についても、より多くの要件が提示されます。

また、人工知能の発展は計算能力と密接に関係しており、その計算能力の背後には巨大なデータ基盤があり、膨大なデータ資産を前に、データをどのように保護するかが人工知能の開発においてホットなテーマとなっています。エッジ人工知能。 AI がエッジに導入されると、これらのモデルはサービス プロバイダーの制御を超えます。現時点でモデルを保護するにはどうすればよいでしょうか?また、保管時や運用時に優れた保護効果を達成する必要があり、これがエッジ人工知能が直面する課題です。 「

「インテルはデータ企業であり、当社の製品はコンピューティング、通信、ストレージのあらゆる側面をカバーしています。コンピューティングに関しては、インテルは CPU、GPU、FPGA、さまざまな人工知能アクセラレーション チップを含む多くの製品を提供しています。ユーザーのコンピューティング能力に対するさまざまな要件を満たします。たとえば、大規模な人工知能モデルに関して言えば、Intel の Habana によって発売された Gaudi2 製品は、大規模なモデルのトレーニングで優れたパフォーマンスを示した業界全体の唯一の製品です。推論の場合、インテルが提供する OpenVINO 深層学習展開ツール スイートを使用すると、オープン人工知能フレームワーク上で開発者が設計およびトレーニングしたモデルをさまざまなハードウェア プラットフォームに迅速に展開して、推論操作を実行できます。」

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