中國(guó)商報(bào)(記者 趙熠如)當(dāng)前,人工智能成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵變量。如何打通從算力底層到工業(yè)場(chǎng)景的“最后一公里”,近日舉辦的“人工智能賦能新型工業(yè)化深度行(走進(jìn)國(guó)家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點(diǎn))”活動(dòng)給出了探索答案。
工業(yè)場(chǎng)景對(duì)算力提出嚴(yán)格要求
工業(yè)制造對(duì)芯片的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性有著極為嚴(yán)格的要求。
山信軟件常務(wù)副總經(jīng)理牛春波表示,在鋼鐵生產(chǎn)尤其是軋鋼過程中,工藝速度極快,要求芯片的響應(yīng)速度必須達(dá)到毫秒級(jí),因此對(duì)實(shí)時(shí)性的要求非常高。同時(shí),其產(chǎn)線價(jià)值巨大,一旦可靠性出現(xiàn)問題導(dǎo)致故障,將對(duì)生產(chǎn)造成重大影響,直接產(chǎn)生上百萬元甚至上千萬元的損失。
牛春波以山信軟件的落地為例分析:中厚板產(chǎn)線的自動(dòng)轉(zhuǎn)鋼和煉鋼環(huán)節(jié)的智能煉鋼,已實(shí)現(xiàn)從人工操作向人工智能操作的跨越,人工智能技術(shù)的突破使得系統(tǒng)能夠根據(jù)工況變化實(shí)時(shí)調(diào)整。
索辰科技技術(shù)總師張總師告訴記者,高端裝備的設(shè)計(jì)依賴CAD(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))模型構(gòu)建和CAE(計(jì)算機(jī)輔助工程)物理場(chǎng)性能的多次迭代優(yōu)化。進(jìn)入人工智能時(shí)代后,索辰科技正在打造“物理AI”,通過人工智能技術(shù)取代傳統(tǒng)的煩瑣流程。他表示,這一人工智能體系未來將在海光平臺(tái)上運(yùn)行,依賴于國(guó)產(chǎn)硬件的高效運(yùn)算。他認(rèn)為,國(guó)產(chǎn)硬件能力逐步達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平,并與軟件端算法和軟件應(yīng)用度相匹配,才能有效解決工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)際問題。
中建材信息凝智AI聯(lián)合創(chuàng)新中心主任劉凱分享了安全生產(chǎn)領(lǐng)域的實(shí)踐。他介紹,在設(shè)備巡檢方面,以往需要大量人工投入。但現(xiàn)在,通過人工智能輔助,巡檢人員投入成本可降低50%以上,巡檢的準(zhǔn)確性、及時(shí)性均有顯著提升。在安全層面,他介紹,海光C86架構(gòu)已經(jīng)完全自主可控,從底層為數(shù)據(jù)安全提供了保障。
芯片與軟件適配仍面臨卡點(diǎn)
多位企業(yè)代表稱,國(guó)產(chǎn)算力芯片與工業(yè)軟件的適配仍面臨卡點(diǎn)。
首先是復(fù)合型人才的缺乏。牛春波坦言,復(fù)合型人才需要較長(zhǎng)的培養(yǎng)周期,但當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展速度極快,日新月異,人才成長(zhǎng)與技術(shù)發(fā)展之間的不匹配已成為企業(yè)面臨的一大困惑。
中望軟件信創(chuàng)事業(yè)部總監(jiān)王坤也表示,面向全國(guó)產(chǎn)環(huán)境的通用軟件適配,需要將大量工業(yè)軟件積累的代碼遷移到國(guó)產(chǎn)芯片架構(gòu)之下,這一過程既需要精通國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件的人才,也需要掌握芯片底層架構(gòu)知識(shí)的工程師。他認(rèn)為,這種復(fù)合型人才的需求在過往是前所未有的,企業(yè)在前期投入和適配過程中面臨較大挑戰(zhàn)。
其次是生態(tài)的不完善。王坤表示,全國(guó)產(chǎn)軟硬件的適配不僅涉及芯片廠商與軟件廠商的配合,更需要從底層到頂層的全系列、全主體參與和協(xié)同。他還提出,編譯器、性能分析工具等相關(guān)工具鏈仍需持續(xù)迭代和高效保證,目前國(guó)內(nèi)的整體生態(tài)仍在持續(xù)優(yōu)化過程中。
第三是驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)的缺失。王坤強(qiáng)調(diào),運(yùn)行于國(guó)產(chǎn)芯片之上的工業(yè)軟件對(duì)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的要求極高,需要更多客戶場(chǎng)景和實(shí)際案例來持續(xù)驗(yàn)證和迭代。還需要將在迭代過程中積累的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為跨行業(yè)、跨廠商可用的標(biāo)準(zhǔn),并形成可復(fù)用的測(cè)試體系。他認(rèn)為,當(dāng)前業(yè)界對(duì)全國(guó)產(chǎn)環(huán)境的投入已取得顯著進(jìn)展,整體功能和性能優(yōu)化已達(dá)到較高水平,正在從“可用”向“好用”狀態(tài)切換。
卡奧斯物聯(lián)工業(yè)大腦總經(jīng)理?xiàng)罱乃懔Y(jié)構(gòu)的角度解析,當(dāng)前算力存在結(jié)構(gòu)性的錯(cuò)配問題。他表示,許多企業(yè)反映算力短缺,但實(shí)際上總體算力資源并不小,問題在于企業(yè)難以找到適合自身需求的算力——包括算力是用于訓(xùn)練還是推理、面向大模型還是小模型等,不同選擇之間差異顯著。他認(rèn)為,國(guó)家超算互聯(lián)網(wǎng)核心節(jié)點(diǎn)的建設(shè),有助于將整體算力資源與企業(yè)需求進(jìn)行有效匹配。
從企業(yè)實(shí)踐看行業(yè)趨勢(shì)
海光信息展示了CPU+DCU雙芯系列產(chǎn)品面向智能制造的全棧算力解決方案。二者組合形成的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái),可以滿足“AI+制造”場(chǎng)景中對(duì)復(fù)雜算法訓(xùn)練、海量數(shù)據(jù)處理、毫秒級(jí)智能決策等環(huán)節(jié)的苛刻要求,為制造業(yè)的高端化、智能化發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)字基礎(chǔ)。
海光DCU具有全精度計(jì)算能力,能充分滿足工業(yè)仿真、科學(xué)計(jì)算等場(chǎng)景對(duì)高精度與復(fù)雜并行計(jì)算的需求。同時(shí),芯片級(jí)內(nèi)生安全技術(shù),通過硬件加密、機(jī)密計(jì)算與可信計(jì)算,為數(shù)據(jù)治理和AI應(yīng)用提供了從底層硬件到上層應(yīng)用的全棧安全保障。此外,海光DCU構(gòu)建了廣泛且開放的軟件生態(tài),通過“類CUDA”的兼容性設(shè)計(jì)、完整的工具鏈(DTK/DAS/DAP)以及光合組織生態(tài),降低了用戶的適配與遷移成本,有效支撐了從底層算力到行業(yè)應(yīng)用的平臺(tái)化部署。
國(guó)產(chǎn)算力芯片與工業(yè)軟件深度適配取得了哪些進(jìn)展、未來趨勢(shì)如何?王坤表示,中望軟件面向全生態(tài)環(huán)境的研發(fā)投入已超過10年,與以海光信息為代表的國(guó)產(chǎn)算力芯片形成了深度合作關(guān)系。他透露,中望目前已在人工智能與工業(yè)設(shè)計(jì)軟件融合方面積累了相當(dāng)多的技術(shù)儲(chǔ)備,將在今年4月下旬舉行的新品發(fā)布會(huì)上展示面向AI時(shí)代的新功能。
紫光云企業(yè)系統(tǒng)部首席AI架構(gòu)師杜宇分享了他在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)領(lǐng)域的觀察。他認(rèn)為,半導(dǎo)體設(shè)計(jì)領(lǐng)域算力波動(dòng)較大,在芯片流片前會(huì)產(chǎn)生較大的算力需求,需要彈性的算力支持。他表示,紫光云的紫鸞6.0平臺(tái)已與海光信息完成全面適配工作。
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