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【戴爾科技學院AI精品課】首席科學家主講

2020-04-03 17:29:49  來源:互聯網

摘要:剛剛度過了史上最長的一個寒假,我們迎來了2020年的春天。很多即將面臨人生考驗的高年級在校大學生,亦或剛剛步入職場的新人,在面對選擇的十字路口,難免思考與彷徨自己的未來之路。
關鍵詞: 戴爾
Eric, Wu

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剛剛度過了史上最長的一個寒假,我們迎來了2020年的春天。很多即將面臨人生考驗的高年級在校大學生,亦或剛剛步入職場的新人,在面對選擇的十字路口,難免思考與彷徨自己的未來之路

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曾經有一本勵志圖書,書名叫做《成長大于成功,選擇重于努力》。選對行業和風口,職業成功將會簡單許多。春暖花開的4月,當我們思考人生未來的方向時,一則“新基建”的重磅新聞吸引了不少同學的眼球。在七個未來投資熱點方向中,我們又一次看到了過去幾年中不斷映入眼簾的熱詞:“人工智能”。

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AI,仍處于商業化前期

過去5年人工智能商業化不斷進步,已經超過了以往50多年AI行業應用的成就。不過現在的AI,依然處在商業化前期。麥肯錫預測到2030年,AI技術可為全球帶來約1.3萬億美元的經濟增長,貢獻全球GDP增長1.2%,70%的公司將至少采用一種形式的AI技術。不幸的是,麥肯錫還預測,到2030年保守估計全球15%的人會因為AI工作發生變動。

怎樣可以在未來十年保持職場競爭優勢而不被AI所取代?最穩妥的崗位莫過于創造AI技術和產品的人。千里之行,始于足下;人生苦短,我學AI

中國快速發展的AI產業亟待加速人才培養。領英之前發布的《全球AI領域人才報告》顯示:中國在大部分AI領域仍處在追趕和模仿階段,基礎性人才需求量最大,包括軟件、算法等,高層次AI人才極其稀缺,部分職位供求比高達1:10。

并且,當前國內AI人才分布很不均衡,78%的AI技術人才聚集在北京、上海和深圳,二線城市人才缺口更大。各大企業求賢若渴,紛紛開出百萬年薪招攬AI人才。

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應對AI人才的緊缺,中國高校在行動!2018年4月,教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》,支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向,推進人工智能一級學科建設,推進“新工科”建設,2020年建設100個“人工智能+”復合特色專業,建設50門AI領域國家級精品教學課程。

2018年,國內只有南京大學和中科院大學開設人工智能專業;2019年開設AI本科專業的高校增加到35所;2020年180所本科高校計劃新增AI專業,同時171所高職獲批新增人工智能技術與服務專業。

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人工智能從過去幾十年的待秀閨中,到最近幾年成為大眾焦點,在學科建設、人才梯隊、課程體系、教學平臺等方面,有太多的功課需要補齊。這其中不僅要學術界,也需要企業界的共同努力。AI的需求,來自于產業,AI科研成果和輸出人才,最終也會回饋到產業

在AI產教融合及協同育人方面,戴爾科技集團在5年前也已展開行動

2015年,與中科院自動化所共同成立人工智能與先進計算聯合實驗室,建成包含120張GPU加速卡,3PB高帶寬文件存儲系統的AI高性能科研平臺,并在此基礎上共同研發企業級深度學習平臺“諸葛•深知”。

近年來,戴爾科技集團與多所國內知名高校成立人工智能聯合實驗室,并幫助更多高校建設高性能的AI科研計算平臺。

今天,為降低AI入門的高門檻,努力用深入淺出的語言為AI初學者普及人工智能的理論知識和實用技能,聯合戴爾科技集團中國研究院、中科院自動化所以及有志于AI教育的合作伙伴,我們將陸續推出面向高年級本科及高職在校生,企業中AI愛好者的“戴爾科技學院AI精品課堂”系列課程,包含40多門AI專題視頻課程

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?這其中有零基礎入門的《人工智能基礎》系列課,希望通過課程學習可以從無到有,掌握AI發展歷史、機器學習基本原理、常用算法模型、AI行業應用和計算框架。

?進階課程《計算機視覺》、《TensorFlow實踐》、《機器學習》、《特征工程》,為同學帶來人工智能應用當前四個熱門方向的學習內容。

?有志于學習AI異構加速芯片的同學,可以從《AI異構計算- FPGA》中學到FPGA AI加速的理論知識和實驗教程

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工欲善其事,必先利其器。面向380多所計劃未來建設AI教學實驗室的高校,戴爾科技集團聯合推出的AI GPU動態加速云和AI FPGA教學實訓兩個一體化解決方案,提供包含硬件基礎設施、實驗平臺軟件和輔助教學課程在內的端到端解決方案,以最便捷的操作方式搭建AI教學實訓平臺,學生可以方便地進行線上操作和課程實驗。

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GPU是AI計算廣泛使用的計算加速技術。有別于科研計算,AI教學環節不需要大量的數據計算以達到工業級精度要求,主要目的是使學生熟悉深度學習訓練流程及方法論。單個學生需要GPU算力有限,但需要同時滿足幾個班學生同時在線實驗,如果按照2個班教學,每個班30-35個學生,則需要60-70個學生同時在線。

按照傳統模式,為每個學生分配一張物理GPU卡,成本是非常高昂的。此時,GPU動態加速云解決方案,實現GPU計算資源池化,對GPU算力(CUDA核心)和顯存精細化切分,支持多個學生同時使用單張物理GPU資源并且互不干擾,AI教育環境下可以提升GPU利用率4-10倍。

課程結束后,軟件平臺可以智能將GPU算力回收,繼續分配給教師或者高年級研究生用于AI科研計算,實現教學和科研算力的無縫倒換。

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FPGA是AI計算家族的另外一個重要成員。FPGA以硬件可編程,低延遲,低功耗,豐富的片上資源等諸多特性優勢,使FPGA成為低延遲AI推理計算的解決方案選項,也成為很多科學研究和教學的硬件平臺。

傳統FPGA應用和教學的主要挑戰在于硬件編程的開發難度,開發質量不高通常會造成硬件資源有效利用率偏低。針對FPGA教學,我們提供的AI FPGA教學一體機解決方案,提供與FPGA加速硬件集成的軟件編譯器,與AI深度學習框架無縫集成,提供簡潔通用的API,學生可以參考教程步驟調用軟件庫編程操作,輕松部署AI模型在FPGA上。

基于高度優化的定制數據流軟件架構,常用AI機器視覺模型,FPGA芯片有效利用率最高可以達到98%以上。

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書山有路勤為徑,學海無涯苦做舟。勤奮固然關鍵,戴爾科技集團也希望通過高性能GPU/FPGA硬件設施+AI軟件實驗平臺+AI教學培訓課程的一體化解決方案,可以降低人工智能教學的門檻和難度。未來中國AI工程師的中流砥柱們,讓我們從這個春季開始吧!

尊敬的讀者

戴爾科技學院AI精品課第一期

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責編:wuqiuying
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