浪潮AI服务器夺冠MLPerf，为AI爆发再添新火
浪潮信息在MLPerf V1.1 AI训练评测中再创佳绩，勇夺7项冠军。
（来源：资料图）
在MLPerf 2021年度的4次性能测试中，浪潮AI服务器表现出色，共获得44项第一。其中，在数据中心AI推理场景的32项任务中夺得17项冠军，在边缘AI推理场景的31项任务中勇夺16项冠军，在单机AI训练场景的16项任务中斩获11项桂冠。
MLPerf是全球最具影响力的国际AI性能基准评测，由计算机界最高奖项图灵奖得主大卫·帕特森发起，谷歌、Facebook、英伟达、英特尔等全球AI领军企业以及众多知名高校共同参与的MLCommons推动。该评测致力于推动机器学习和人工智能的标准及衡量指标。
浪潮信息在上述评测中展现的卓越性能，不仅证明了其在AI领域的实力，更为AI行业的发展注入了新的活力。这些实际应用的测试场景，让用户能够更直观地了解服务商在AI方面的真正实力。浪潮信息的出色表现，或许将成为引发AI行业新一轮爆发的关键。
作为全球领先的AI服务提供商，浪潮信息一直致力于推动人工智能技术的发展和应用。其在AI服务器领域的持续创新和卓越性能，为各行各业的数字化转型提供了强有力的支持。未来，浪潮信息将继续深耕AI领域，为用户带来更多高效、智能的解决方案。近年来，AI技术在开发者群体中得到了广泛的应用和认可。随着Codex等AI辅助编程工具的普及，越来越多的开发者开始利用这些工具来提高开发效率和便捷性。低代码开发平台也逐渐崭露头角，其占比不断增长，这类平台正在不断进化。
如今，低代码平台背后的支撑力量已经由单纯的编程语言转变为AI技术。随着AI技术的深入应用，开发门槛不断降低，系统的开发模式也即将发生深刻变革。可以预见，AI将会迎来新一轮的爆发式增长。
在AI领域取得优异成绩的模型参数规模呈现出指数级增长的趋势。从谷歌T5突破百亿参数开始，到GPT-3突破千亿参数用了近两年时间。令人振奋的是，从GPT-3到浪潮人工智能研究院的“源1.0”大模型，仅仅用了一年的时间就实现了从千亿到2457亿参数的跨越。这一现象充分证明了模型越大效果越好的铁律。
在对“源1.0”大模型进行图灵测试时，测试者难以区分人类专家与源1.0创作的新闻、诗歌、对联、小说等作品。在源1.0的挑战测试中，人们能够准确分辨人与源1.0作品差别的总体成功率甚至低于50%。这一结果充分展示了源1.0大模型的强大创作能力，也预示着AI技术在文学创作等领域的应用前景广阔。这一发展不仅令人惊叹，也让我们对AI技术的未来充满期待。随着人工智能技术的不断进步，“源”系列大模型的出现，让人们难以分辨作品是出自文学大师之手，还是由先进的AI技术创作。这一显著成果的背后，是强大的AI数据处理能力与AI算力平台的支撑。这些技术正在推动人工智能朝着更高的水平迈进。
浪潮信息凭借强大的AI服务器技术，使得业界能够轻松应对超大数据的挑战。其中，公司的AI旗舰服务器NF5488A5和NF5688M6表现出色。NF5488A5是全球首批上市的A100服务器，它能在有限的4U空间内支持多颗高性能处理器，并通过先进的散热技术确保长期稳定运行。而NF5688M6则是面向大规模数据中心设计的AI服务器，具备出色的扩展能力和高性能的处理器支持，为处理海量数据提供了强大的动力。
当下，AI开发者面临的数据量越来越大，且增长迅速。这些数据的快速增长成为了开发者的“甜蜜负担”，想要充分利用这些数据并玩转越来越大的模型变得越来越具挑战性。这时，需要强大的算力引擎来支持数据的处理和应用。浪潮AI服务器以其卓越的数据处理性能，正成为行业内的得力助手。如同“原油”般的数据，在浪潮服务器的助力下，能够释放出更大的价值。
（文章配图均来源于网络，与文章内容相关）智慧应用深度洞察：特斯拉自动驾驶系统背后的数据巨浪
随着智慧交通、智慧医疗等领域的飞速发展，数据的重要性愈发凸显。当我们谈及智能驾驶时，背后涉及的数据量级往往令人震撼。以自动驾驶为例，这一领域的数据需求堪称海量，特斯拉的最新自动驾驶系统FSD Beta 9.0的升级消息更是引起了广泛关注。尽管目前特斯拉的AutoPilot停留在L3级别，但市场对L5级别的自动驾驶充满期待。这意味着全天候、全场景的自动驾驶不再是遥不可及的梦想。梦想的背后是巨大的数据处理挑战。
想象一下一辆自动驾驶汽车在道路上行驶的场景。公开资料显示，一辆自动驾驶测试车每天至少需要处理并存储高达10T的数据。这意味着在高速行驶的汽车中，决策系统必须应对的数据洪流是惊人的。想象一下汽车在行驶过程中面临的复杂环境，每一分钟都要处理数百兆的数据，以确保安全行驶。这样的数据洪流要求自动驾驶系统的决策延迟极低。想象一下，当汽车以每小时80公里的速度行驶时，留给自动驾驶系统做出反应的时间只有短短的0.1秒。在这短暂的时刻里，任何决策失误都可能造成不可挽回的后果。这样的挑战要求自动驾驶系统的数据处理能力达到前所未有的高度。要达到L5级别的自动驾驶，不仅需要每秒处理高达千兆的数据，而且数据处理延迟必须低于惊人的0.1秒，同时系统的可靠性必须达到前所未有的极高标准。这不仅仅是对数据处理能力的考验，更是对硬件性能、算法优化等多方面的综合考验。在如此严苛的要求下，浪潮AI服务器通过MLPerf测试证明了其在大规模AI模型应用中的出色表现，为智能驾驶等场景提供了强有力的支持。在其他场景中，如医疗、金融等，数据处理能力的不足可能会带来额外的计算成本或时间延迟。但在智能驾驶领域，哪怕是微小的延迟都可能导致无法挽回的后果。浪潮AI服务器的出色表现为我们提供了一个强有力的后盾，让我们在追求智能驾驶的梦想之路上更加坚定。全栈式平台：让AI从“奢侈品”走向“日用品”
在AI飞速发展的今天，只拥有强大的数据处理能力已不足以应对复杂的AI应用场景。若想在竞争激烈的MLPerf测试中脱颖而出，更需要在全方位、无短板的AI计算能力上有所突破。这是因为随着数据的生根发芽，AI的应用领域在不断拓展，只有拥有全栈式的AI平台，才能确保数据处理、模型训练到AI推理的一站式服务，真正打破应用落地的壁垒。
MLPerf测试的应用场景覆盖面极广，涉及图像分类、医学影像分割、目标物体检测、语音识别、自然语言理解、智能推荐以及强化学习等八大领域。这些场景的精准覆盖，正是检验一个AI平台综合实力的关键。它不仅要求平台具备高效的数据处理能力，更需要在模型训练和推理方面表现出卓越的性能。木桶效应的制约让任何一个环节的薄弱都会成为AI大规模应用落地的绊脚石。一个优秀的全栈式AI平台就如同顶级选手的内功心法，是取得好成绩和推动AI大规模应用落地的基石。
浪潮信息一直在布局谋划的全栈式平台正是看到了这一趋势。该平台旨在打通数据处理、模型训练到AI推理的每一个环节，确保AI技术在各个领域都能得到高效、精准的应用。这样的平台不仅能让AI技术更好地服务于各行各业，更能推动AI从“奢侈品”走向“日用品”，让每一个需要的人都能享受到AI带来的便利。在2015年，该公司便开始了对AI加速芯片的深入研发。很快，他们推出了集成了FPGA加速卡的F37X，这一创新产品为AI计算带来了显著的性能提升。在平台方面，公司布局了AI开发平台AIStation、OpenStack AI云平台以及自动机器学习平台AutoML Suite，构建了一个全方位的AI生态系统。在计算框架方面，公司开源发布了基于FPGA的高效AI计算框架TF2，并深度优化了集群并行版的Caffe深度学习计算框架Caffe-MPI，为AI计算提供了强大的技术支持。
近期，浪潮人工智能研究院更是取得了重大突破，发布了全球最大的中文巨量模型“源”，并以开源开放的方式，普惠产学研各界。这不仅推动了AI大模型的创新发展，也加速了产业落地。经过MLPerf的严格检验，浪潮信息证明了自己可以提供全方位、无短板的AI计算支持。其能力不仅覆盖了应用场景洞察、系统方案设计等核心环节，还包括应用代码移植优化以及计算加速部件性能横向评测等方面。这一全面的能力填补了AI领域各技术栈之间的缝隙，显著提升了数据分析的处理时效。
浪潮信息致力于让业界轻松获取最强的AI算力，以便AI能产生更多价值。为了实现这一目标，公司推出了全栈式产品，使其AI生态变得更为完善。浪潮还发起了“元脑生态计划”，旨在连接技术端的人工智能算法公司和应用端的ISV、SI公司。通过伙伴间的能力融合，这一计划促进了智算创新技术、场景应用与交付服务的融合落地。
通过长期的研发积累与生态合作，浪潮信息在智能视频分析、医疗影像、电力设备巡检、语音识别、智能交通等多个领域形成了端到端的全栈式解决方案。如今，它已跻身拥有全栈式AI能力的顶级厂商之列。纵观当前趋势，AI平台无疑是推动未来各行业数字化、智能化转型的核心力量。而浪潮信息的夺冠，象征着浪潮AI生态已经逐步构建成一个闭环，让AI不再仅仅停留在技术层面，而是真正产生价值，为社会带来实实在在的福祉。这一成就，展示了浪潮在AI领域的深厚实力与不懈追求。