5년 안에 AI가 요구하는 컴퓨팅 파워는 100만배를 넘어설 것이다! 12개 조직이 공동으로 88페이지 분량의 기사를 발표했습니다. '지능형 컴퓨팅'이 해독제입니다.

인공지능은 "재정적 자원 싸움"을 하는 산업입니다. 고성능 컴퓨팅 장비가 없으면 기본 모델 개발은커녕 모델 미세 조정도 불가능합니다.

하지만 하드웨어에만 의존하고 현재 컴퓨팅 성능의 개발 속도에만 의존한다면 조만간 계속 늘어나는 수요를 충족할 수 없게 될 것입니다. 따라서 지원 소프트웨어도 필요합니다. 컴퓨팅 파워를 조정하세요. 이때 우리는 "지능형 컴퓨팅" 기술을 사용해야 합니다.

최근에는 지장연구소, 중국공정원, 국방기술대학교, 절강대학교 등 국내외 12개 연구기관이 공동으로 논문을 발표해 현장에 대한 종합적인 조사를 진행하고 있다. 이론적 기초, 지능과 컴퓨팅의 기술 통합, 중요한 응용 프로그램, 과제 및 미래 전망을 다루는 최초의 지능형 컴퓨팅 입니다.

논문 링크: https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0006​

이 글은 지능형 컴퓨팅의 정의와 통합을 정식으로 제안한 첫 번째 글이기도 합니다. 이론적 틀에 대한 리뷰 기사, 전체 텍스트 구조는 다음과 같습니다.

AI가 대규모 컴퓨팅 파워 시대를 열다

인간 사회는 정보 사회에서 지능 사회로 옮겨가고 있으며, 컴퓨팅은 사회 발전을 규제하고 촉진하는 핵심 요소가 되었습니다. 모든 것이 상호 연결되는 디지털 문명의 새로운 시대에 전통적인 데이터 컴퓨팅은 점점 더 높은 수준의 지능에 대한 인류의 증가하는 요구를 충족시키지 못합니다.

지능형 컴퓨팅에 대한 사람들의 관심 증가는 컴퓨팅 과학의 발전, 물리적 세계에 대한 지능적 인식, 인간 의식의 인지 메커니즘에 대한 이해와 함께 컴퓨팅의 지능 수준을 향상시키고 지식 발견을 가속화했습니다. 그리고 창조.

최근 몇 년 동안 컴퓨팅과 정보 기술이 급속도로 발전했습니다. 딥 러닝의 전례 없는 인기와 성공으로 인해 인공 지능(AI)은 인간의 기계 지능 탐구의 최전선으로 자리 잡았으며 일련의 획기적인 발전을 이루었습니다. 이를 바탕으로 최근 연구 결과는 다음과 같습니다.

Yann LeCun이 제안한 CNN(Convolutional Neural Network), 딥 러닝의 인과 추론 분야에 대한 기여, Geoffrey Hinton; , 2006년에 제안된 Deep Belief Network(Deep Brief Network) 모델과 역전파 최적화 알고리즘.

J̈urgen Schmidhuber는 널리 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-term Memory)을 제안하고 이를 음성, 비디오, 시계열 데이터와 같은 시퀀스 데이터 처리에 성공적으로 사용했습니다.

2016년 3월, 딥마인드가 출시한 인공지능 바둑 프로그램 알파고가 세계 최고의 인간 바둑 고수 이세돌과 대결하며 전 세계적으로 이목을 끌었던 획기적인 인간-기계 전쟁은 압도적인 승리로 끝났습니다. 인공지능의 물결을 완전히 새로운 차원으로 끌어올리는 촉매제가 되었습니다.

인공 지능의 또 다른 중요한 원동력은 대규모 사전 훈련 모델의 출현입니다. 이는 전송을 통해 다양한 애플리케이션을 처리하기 위해 자연어 및 이미지 처리에 널리 사용되기 시작했습니다. 학습.

예를 들어 GPT-3는 구조적 복잡성이 높고 매개 변수가 많은 대규모 모델이 딥 러닝의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증했습니다. GPT-3에서 영감을 받은 다수의 대규모 딥 러닝 모델입니다. 등장했습니다.

Intelligence and Computing

컴퓨팅 성능은 지능형 컴퓨팅을 지원하는 중요한 요소 중 하나입니다.

천문 데이터 소스, 이기종 하드웨어 구성 및 정보 사회의 변화하는 컴퓨팅 요구를 고려하여 지능형 컴퓨팅은 주로 수직 및 수평 아키텍처를 통해 지능형 작업의 컴퓨팅 성능 요구 사항을 충족합니다.

수직적 아키텍처는 동질적인 컴퓨팅 인프라가 특징이며, 주로 리소스 활용 효율성을 높이기 위해 지능적인 방법을 적용하여 컴퓨팅 성능을 향상시킵니다.

반면, 수평 아키텍처는 이기종 및 광역 컴퓨팅 리소스를 조정하고 예약하여 협업 컴퓨팅의 효율성을 극대화합니다.

예를 들어, 2020년 4월에 전 세계 코로나19 연구의 컴퓨팅 요구에 대응하여 Folding@home은 400,000명의 컴퓨팅 자원 봉사자를 모아 3주 만에 2.5엑사플롭스의 컴퓨팅 볼륨을 달성했습니다. 세상의 슈퍼컴퓨터는 강력한 컴퓨팅 파워를 갖추어야 합니다.

지능과 컴퓨팅 분야에서 큰 성공을 거두었지만 이 두 분야는 여전히 어려움에 직면해 있습니다.

지능의 과제

딥러닝을 활용한 인공지능은 현재 해석 가능성, 일반성, 진화성, 자율성 측면에서 아직 해결되지 않은 문제입니다.

현재 대부분의 인공지능 기술은 인간의 지능에 비해 약한 역할만 할 뿐, 특정 분야나 업무에만 적용할 수 있을 뿐 강력하고 일반적인 인공지능을 구현하려면 아직 갈 길이 멀다.

마지막으로, 데이터 기반 지능에서 지각 지능, 인지 지능, 자율 지능, 인간-기계 융합 지능을 비롯한 보다 다양한 형태의 지능으로 업그레이드하는 데에는 주요 이론적, 기술적 과제도 있습니다.

컴퓨팅 과제

디지털 물결은 엄청난 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 애플리케이션, 연결, 터미널 및 사용자는 물론 생성되는 데이터의 양에 있어 전례 없는 성장을 가져왔습니다.

예를 들어 인공지능에 필요한 컴퓨팅 성능은 100일마다 두 배씩 증가하는데, 이는 향후 5년 안에 100만 배 이상 증가할 것으로 예상된다는 의미입니다.

무어의 법칙이 사라지면서 이렇게 빠르게 증가하는 컴퓨팅 성능 요구 사항을 충족하는 것이 어려워졌습니다.

무어의 법칙: 집적 회로에 수용할 수 있는 트랜지스터의 수는 2년마다 약 두 배로 늘어납니다.

지능형 사회에서 대규모 작업 처리는 다양한 특정 계산에 의존합니다. 리소스를 효과적으로 결합하면 기존 하드웨어 모델은 지능형 알고리즘에 잘 적응할 수 없으므로 소프트웨어 개발이 크게 제한됩니다.

지능형 컴퓨팅이란 무엇인가요?

현재까지도 지능형 컴퓨팅에 대해 널리 받아들여지는 정의는 없습니다.

일부 연구자들은 지능형 컴퓨팅을 인공지능과 컴퓨팅 기술의 결합으로 간주하지만, 이러한 견해는 지능형 컴퓨팅의 정의를 인공지능 분야로 제한하는 동시에 인공지능의 본질적인 한계와 인간, 기계 간의 차이를 무시합니다. 사물 간의 삼중 상호작용의 중요한 역할.

또 다른 학파는 지능 컴퓨팅을 인간이나 생물학적 지능을 모방하여 특정 문제를 해결하기 위해 최적의 알고리즘을 구현하는 계산 지능으로 간주하고, 지능 컴퓨팅을 주로 알고리즘 혁신으로 간주합니다.

본 논문에서 연구자들은 세계의 세 가지 기본 공간, 즉 인간의 사회적 공간, 물리적 공간, 정보 공간을 점점 더 밀접하게 고려하면서 복잡한 과학적, 사회적 문제를 해결하는 관점에서 지능형 컴퓨팅의 새로운 정의를 제안합니다. 통합.

지능형 컴퓨팅의 정의

지능형 컴퓨팅이란 세계 상호 연결을 지원하는 디지털 문명 시대의 새로운 컴퓨팅 이론 방법, 건축 시스템 및 기술 역량을 포함하는 분야를 말합니다. 지능형 컴퓨팅은 특정 실제 요구 사항을 기반으로 최소 비용으로 컴퓨팅 작업을 완료하고 충분한 컴퓨팅 성능을 일치시키며 최상의 알고리즘을 호출하여 최상의 결과를 얻습니다.

인간 사회, 물리적 세계, 정보 공간의 통합에서 급속도로 증가하는 컴퓨팅 요구에 부응하여 지능형 컴퓨팅의 새로운 정의가 제안되었습니다. 지능형 컴퓨팅은 사람 중심으로 높은 컴퓨팅 파워, 높은 에너지 효율성, 높은 지능, 높은 보안을 추구합니다.

대규모의 복잡한 컴퓨팅 작업을 지원하기 위해 유비쿼터스하고 효율적이며 안전하고 자율적이며 신뢰할 수 있고 투명한 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것이 목표입니다. 그림 1은 인간-물리-정보 통합을 지원하는 다양한 컴퓨팅 패러다임을 구현하는 지능형 컴퓨팅의 전반적인 이론적 프레임워크를 보여줍니다.

우선, 지능형 컴퓨팅은 기존 컴퓨터, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 또는 기타 컴퓨팅 기술(예: 뉴로모픽 컴퓨팅, 광전자 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅)을 대체할 수도 없고, 단순하지도 않습니다. 완성. 오히려 작업 요구 사항을 기반으로 기존 컴퓨팅 방법과 리소스를 체계적이고 포괄적으로 최적화하여 실제 문제를 해결하는 컴퓨팅 형태입니다.

슈퍼 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 등 기존의 주요 컴퓨팅 분야는 서로 다른 분야에 속합니다. 슈퍼 컴퓨팅은 높은 컴퓨팅 성능 달성을 목표로 하고, 클라우드 컴퓨팅은 크로스 플랫폼/기기 편의성을 강조하며, 엣지 컴퓨팅은 서비스 품질과 전송 효율성을 추구합니다.

지능형 컴퓨팅은 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 및 슈퍼 컴퓨팅 분야 간의 데이터 저장, 통신 및 컴퓨팅을 동적으로 조정하여 다양한 도메인 간 지능형 컴퓨팅 시스템을 구축하여 엔드투엔드 클라우드 협업, 클라우드 간 협업 및 슈퍼컴퓨팅 상호 연결을 지원합니다. .

지능형 컴퓨팅은 기존 컴퓨팅 기술을 최대한 활용해야 하며, 더 중요하게는 새로운 지능형 컴퓨팅 이론, 아키텍처, 알고리즘 및 시스템의 형성을 촉진해야 합니다.

둘째, 인간-물리-정보 공간의 미래 통합과 발전에 따른 문제를 해결하기 위해 지능형 컴퓨팅 개념을 제안합니다.

빅데이터 시대의 정보기술 애플리케이션의 발전으로 물리적 공간, 디지털 공간, 인간사회의 경계가 점점 모호해지고 있습니다.

인간 세계는 인간, 기계, 사물이 긴밀하게 통합되는 새로운 공간으로 진화했습니다. 이 시스템에서는 사람, 사람, 사물이 역동적으로 결합된 대규모 시스템을 구성합니다. 기계와 사물은 매우 복잡한 방식으로 통합되고 상호작용하며, 이는 미래의 새로운 컴퓨팅 기술과 애플리케이션 시나리오의 개발과 혁신을 촉진합니다.

위 내용은 5년 안에 AI가 요구하는 컴퓨팅 파워는 100만배를 넘어설 것이다! 12개 조직이 공동으로 88페이지 분량의 기사를 발표했습니다. '지능형 컴퓨팅'이 해독제입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!