AI开发者的下一步,还有哪些方向?

AI11个月前发布 aixure
24 0 0
导读:当前,计算技术的创新、融合、扩散、升级对经济社会发展和产业能级跃升的驱动作用日益凸显,计算力就是生产力已成为全球发展共识。先进计算、人工智能技术与计算、算力相关的重要方向,也成为了中国开发者重点关注的技术领域。 但在这样的背景下,开发者实际…

当前,计算技术的创新、融合、扩散、升级对经济社会发展和产业能级跃升的驱动作用日益凸显,“计算力就是生产力”已成为全球发展共识。先进计算、人工智能技术与计算、算力相关的重要方向,也成为了中国开发者重点关注的技术领域。

但在这样的背景下,开发者实际上面临着更多挑战。比如,在人工智能市场繁荣的表象下,市场还有哪些更宽阔的落地场景可以探索?还能满足怎样的行业场景需求?先进计算目前仍处在发展初期,开发者却要直面市场对人才日益严峻的考验。

在竞争激烈、人才辈出的形势下,人工智能技术领域的开发者该如何提升自身的竞争力和议价能力?如何获得一手前沿技术、洞察、趋势?人工智能下一步还能有哪些新尝试?先进计算又将如何与人工智能、大数据、物联网等技术融合?先进计算与人工智能的下一步,对于开发者而言又有哪些新机遇?

10月23日-24日,由湖南省委网信办、湖南湘江新区管理委员会主办、长沙市委宣传部、长沙市委网络安全和信息化委员会办公室、长沙市工业和信息化局、长沙高新区管理委员会、“科创中国”开源创新联合体、CSDN承办的第二届“长沙中国1024程序员节”(1024.csdn.net)将于长沙市高新区重磅开幕。其中,“先进计算与人工智能”论坛上,邀请到来自产学研界的数名重磅技术专家,从多维度带来他们对行业的前瞻性思考,为开发者带来全球化视野下最前沿的技术解读,同时为开发者理解先进计算、多样化融合算力、自动机器学习等技术发展及应用场景提供思路,最大化技术潜能。

聚焦先进计算与人工智能, 产学研界共话创新之道

顶尖科学家、明星企业一线专家重磅集合,现场分享先进计算、人工智能技术在垂直商业领域的应用案例,详述各技术在应用中面临的挑战与解决方案;以史为鉴,讲述当前算力、机器学习的发展路径。

同时,“先进计算与人工智能”论坛由教育部国产基础软件工程研究中心主任吴庆波担任出品人。吴庆波作为中国科协“求实”奖获得者。多年来一直从事计算机系统软件、安全操作系统的研制工作,获得 2018 年国家科学技术进步一等奖(排名第一),部委级科技进步一等奖 8 项。作为本次论坛出品人,严格把关论坛内容的实用性及质量,为开发者们理解技术研发与实践提供更优的思路。

吴庆波 教育部国产基础软件工程研究中心主任

以史为鉴,探索国产自主GPGPU的发展之路

随着人工智能时代的到来,支撑深度学习算力的GPU芯片已经成为行业的热点。本报告以一个独特的视野,即从历史上GPU的发展演进来试图推演未来GPU的发展趋势。报告结合研究组在GPGPU领域十多年来的积累和科研成果,探索和讨论打造国产开源公益GPGPU平台的可行性和实施路径。

梁晓,上海交通大学计算机科学与工程系教授,副系主任,上海青年五四奖章获得者。博士毕业于哈佛大学。研究方向包括计算机体系结构,AI芯片设计以及GPU架构等。发表论文100余篇,引用超1500次,包括国际顶级学术会议ISCA, HPCA, MICRO, ISSCC等,在计算机体系结构三大顶会共发表11篇论文,两次入选计算机体系结构年度最佳论文。编著的《腾AI处理器架构与编程》获清华出版社年度畅销书奖,成为AI芯片领域流行的参考书。

演讲大纲:

GPGPU发展历史介绍

人工智能芯片的演进

国产自主GPGPU发展之路探讨

国产开源公益GPGPU平台介绍

多样化融合算力与产业生态创新升级

万物互联时代,从端到云,各种设备、软件及其部署模式,构成了一个庞大的“生态系统”。飞腾作为底层的芯片供应商,为各种终端、服务器、网络、存储和安全等设备提供核心算力支撑,为打造万物互联的世界提供领先的生态和解决方案支撑,实现与广大生态伙伴的“共赢”。

郭御风,博士,研究员,飞腾信息技术有限公司副总经理。长期从事自主微处理器芯片研发工作,主持过多款飞腾CPU芯片研制,是计算机体系结构、SOC设计、安全芯片等领域资深专家。科技部重点领域创新团队“国产高性能微处理器创新团队”的核心骨干。获得国家科技进步特等奖1项,省部级科技进步一等奖2项、三等奖1项,获得国家发明专利二十余项,发表学术论文三十余篇,2017年获得了“滨海新区引进创新创业领军人才”称号。

演讲大纲:

与时俱进的技术架构

饱含历史的公司品牌

从端到云的产品规划

繁荣开放的全栈生态

业界领先的行业方案

健全开放的支撑体系

基础技术开源开放,聚力加速AI工程化落地

机器学习全生命周期覆盖数据开发、算法开发、应用上线、部署实施等关键环节,环环相扣、紧密关联,直接影响着机器学习的工程落地效率。在AI应用日益普及的今天,如何完善机器学习全生命周期的工程化能力,从而提升AI应用工程化落地的可能性、实现更高效的AI应用落地、带来更大的业务价值成为众多企业智能化转型关注的重点。

本次分享将重点输出面向机器学习全生命周期的AI工程化落地技术和方法论实践,分享领先开源机器学习数据库技术OpenMLDB及开源人工智能操作系统OpenAIOS。

郑,第四范式技术副总裁、基础技术负责人。主持设计国内首个开源机器学习数据库OpenMLDB;主持设计与研发中国市场份额第一的AI操作系统Sage AIOS,将AI操作系统内核OpenAIOS以开源的方式贡献给社区;软件定义算力技术总设计师、主导设计国内首个以AI为驱动的算力平台;曾任Pinterest个性化推荐与搜索部门技术负责人、Google 展示广告架构团队架构师,拥有丰富的机器学习系统、个性化推荐架构经验,曾获得计算机编程“奥林匹克”ACM大赛世界冠军。

演讲大纲:

AI为技术型组织带来了什么样的影响

人机协同的AI决策体系如何实现团队与工程师KPI的快速提升与达成

AI开源生态纷繁复杂,工程化落地过程中如何选择合适工具链,解决数据、算力、应用等关键环节瓶颈,让AI快速迭代与上线

予游戏以力量人工智能在游戏行业的探索和尝试

游戏作为复杂的项目,其生命周期内会产生大量的数据、也面临着大量的决策和调整,每一个选择都会关系到游戏的体验、最终影响用户的留存和转化效果。同时,机器学习技术(事件预测、因果推断、图像理解、风格迁移、强化学习等)不断发展,也给游戏生命周期的各环节带来了新的可能。本次分享将介绍一点资讯尝试用机器学习技术助力游戏业务的工作探索和思考

柴桥子,赛博大象集团一点资讯CTO。毕业于东北大学计算机科学与技术专业,获硕士学位,具有深厚的技术研发背景。在探索新业务领域的应用落地和商业模式方面,具有丰富的实战经验和卓越的业界口碑。在百度任职期间,曾先后担任知识产品线研发负责人,LBS事业部地图、团购研发负责人,贴吧副总经理,糯米首席技术官,区块链创新业务部总经理。2019年加盟一点资讯任首席技术官,任职期间带领团队整合技术架构,推进信息流业务取得业界领先指标。目前主要负责集团AI技术战略部署及服务化等工作。

演讲大纲:

人工智能落地场景

手游行业现况和前景

人工智能与手游的碰撞

常见机器学习的方法

游戏产业迭代过程

业务探索尝试

研发阶段

测试阶段

投放阶段

运营阶段

游戏+AI面临的困难与挑战

区块链可监管隐私保护研究与应用

介绍区块链的产生与发展现状,以及其存在的隐私泄露与监管难的问题,并介绍了迅雷链在解决隐私保护与监管问题的技术研究,以及迅雷在可监管隐私保护方面的落地案例。

郝旭 资深软件开发工程师,具有多年软件开发经验,熟悉区块链底层架构、共识算法、智能合约等区块链相关核心内容,深度参与迅雷链的设计与开发实践工作,完成了公益基金、版权保护、商品溯源、新闻媒体、数字存证等数个行业应用上链的项目。

演讲大纲:

区块链的产生与发展

隐私安全与监管需求

区块链上的监管模型

隐私监管的密码模块

应用场景与落地案例

迅雷在区块链领域的技术实力

基于超算云的高性能计算服务化平台

高性能计算服务化是面向业务需求领域的全流程服务化,本质上是高性能计算集群与云原生和函数计算的融合。演讲针对传统超算在操作使用上难以原生适应高效的计算服务化和智能计算的挑战,介绍了如何通过数据和应用感知的任务调度与资源分配解决传统超算实现Serverless的难题。

同时,通过阐述我们在构建高效的分布式机器学习并行计算体系结构上的尝试,介绍了传统超算如何构建云原生环境的问题。最后通过地质运动仿真建模和化学催化剂材料选型两个解决方案,介绍了如何建立融合高性能计算算子与机器学习算子的开放式框架,实现函数计算的问题。

唐卓,国家超级计算长沙中心总工程师,湖南大学信息科学与工程学院岳麓学者特聘教授,博士生导师,教育部青年长江学者,湖南省杰出青年基金获得者,国家超级计算长沙中心总工程师,数据中心与可信云湖南省工程研究中心主任,湖南大学首届“东华软件学者”、长沙市大数据产业链“工业科技特派员”,湖南省商用密码示范基地专家委员会委员,OpenStack云计算开源社区Core Member。

演讲大纲:

1、背景和挑战

2、高性能计算服务化关键技术

3、超算云服务平台及整体架构

自动机器学习及其在行业的应用

各行各业都面临着一个同样的问题,那就是需要从大量的信息中筛选出有用的信息并将其转化为价值。随着机器学习2.0的提出,自动化成为了未来机器学习发展的一个方向,目前互联网公司、金融企业、运营商都开始部署面向业务的自动建模技术,来降低建模门槛,让业务能快速构建和使用AI能力。实现全流程端到端自动机器学习建模,提升建模效率与体验。包括数据预处理、特征生成与筛癣模型超参数优化、模型选择、模型融合的自动化过程。全流程端到端自动机器学习是在全流程范围优化,并非单独环节的优化组合。

于建岗博士,九章云极DataCanvas技术副总裁。于2007年在美国加州大学河滨(UCR)分校取得计算机专业博士学位,后供职于美国微软公司从事互联网广告的机器学习工作。回国后在百度担任主任架构师,负责百度凤巢广告算法,模型,机器学习的确立与实施,曾主导设计上线了百度凤巢的新一代点击率预估系统,系国内外首次利用大规模深度学习算法来做点击率预估的系统,做到了多个世界第一。曾任绿湾科技CTO, 全面负责公司技术研发,相继推出了以数据治理、知识图谱和机器学习平台等产品服务于产业互联网客户。

演讲大纲:

主要探讨automl框架技术建设方面的技术、人工智能驱动大数据应用,更多的企业利用AI来power自己的业务,但是由于专业数据科学家的缺乏和对专业知识的颇高要求,在特征筛癣特征选择、人工建模、人工验证方面极大的阻碍了人工智能的更快和更广泛的落地。以九章云极在自动人工智能平台方面做的一些架构工作举例,从hypernets谈及如何在模型,训练参数方面来通过search space做到自动化建模的技术,到利用自家hypernets在hyperkeras方面对树方面的模型建模的工作,甚至在nn方面的自动化建模方面的工作。分析九章云极利用自身hypernets自动化框架工作在实际落地方面的一些成果。

2021技术英雄会,长沙岳麓论英雄!

听先进计算与人工智能顶尖技术专家亲述实践经验与前瞻性思考,关注国家政策对先进计算的技术导向,听一线技术大咖对人工智能技术的落地应用场景面临的实际问题……跟着顶尖学者与科学家的全球性视野,为我们理解先进计算与人工智能在新时代下的发展趋势提供新思路。

2021长沙中国1024程序员节,大咖云集,星光璀璨。除“先进计算与人工智能”论坛外,还有工业互联网&智能制造背后的技术力量、数据库技术实践与未来展望、云原生时代的开发者、开源开发者生态与开源教育、第16届中国Linux内核开发者大会等主题板块。汇集了各行业大咖与专家学者,以万物智联为时代背景,围绕数字化转型展开讨论。

赞助本站

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...