焦點精選!浙江移動攜手華為聯(lián)合創(chuàng)新成果:基于昇騰AI的算力并網(wǎng)取得突破性進展
(資料圖)
近日,中國移動浙江公司(以下簡稱浙江移動)算力網(wǎng)絡與杭州人工智能計算中心成功對接,實現(xiàn)了AI算力并網(wǎng),并成功完成杭州智團信息技術(shù)有限公司(以下簡稱智團公司)的宮頸細胞學病理AI模型訓練任務的調(diào)度。
據(jù)了解,智團公司細胞學病理Al模型是業(yè)界首個病理AI輔助診斷二類證,旨在通過機器學習算法,輔助人工進行宮頸液基細胞學診斷,提高科室診斷水平和工作效率。由于病理AI模型的訓練和推理都是基于高分辨率的圖像數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量龐大,需要搭建大量的AI服務器資源,模型的訓練成本與訓練周期均無法滿足智團公司的要求。醫(yī)療科室在進行AI輔助診斷時,單個病例的AI輔助診斷報告需要2到3分鐘才能輸出,嚴重影響科室診斷效率。另外,發(fā)展自主創(chuàng)新的AI技術(shù)對于中國人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展來說至關重要。
因此,昇騰AI與產(chǎn)業(yè)界一起構(gòu)建了從規(guī)劃、開發(fā)到產(chǎn)業(yè)化的AI模型全流程使能體系,簡化AI模型從開發(fā)到部署的全流程,有效突破了人工智能在規(guī)模化應用方面面臨的成本高、周期長、迭代慢等挑戰(zhàn)。昇騰AI采用了AI深度學習專用架構(gòu)“達芬奇架構(gòu)”,針對AI計算特點,架構(gòu)中含有Cube、Vector、Scalar三種計算單元,相比兼顧圖像渲染與AI計算的傳統(tǒng)GPU架構(gòu),在深度學習所需的矩陣乘Cube單元規(guī)模上,最大有16倍的提升,能夠大大提高AI模型訓練與推理的效率。
為了充分滿足智團公司細胞學病理AI模型的算力需求,解決訓練成本高、周期長以及推理速度慢等問題,浙江移動將杭州人工智能計算中心的昇騰AI算力并網(wǎng)到算力網(wǎng)絡中。同時,浙江移動算力服務團隊為智團公司量身打造系統(tǒng)遷移適配方案,將其細胞學病理AI模型遷移到昇騰AI基礎軟硬件平臺。遷移成功后,模型訓練時間從之前的168小時,降低到目前的120小時;推理時間從之前的2分鐘降低到目前的1.2秒。整體使用成本下降47.1%。
社會算力并網(wǎng)作為浙江移動和華為聯(lián)合成立的“算力網(wǎng)絡聯(lián)合創(chuàng)新中心”的創(chuàng)新課題之一,通過社會算力并網(wǎng)試點,將超算中心和智算中心這類第三方算力引入,通過FullMesh的云專網(wǎng)打通各個算力節(jié)點,實現(xiàn)算力快速接入,提升社會資源利用率,可為各行各業(yè)提供超算、智算算力服務。當前除智團公司之外,杭州聯(lián)匯科技股份有限公司、杭州它人機器人技術(shù)有限公司等企業(yè)也正通過浙江移動社會算力并網(wǎng)創(chuàng)新方案接入使用杭州人工智能計算中心的AI服務,目前正在進行流程的對接及模型的調(diào)試優(yōu)化。
面向未來,浙江移動與華為將繼續(xù)基于 “算力網(wǎng)絡聯(lián)合創(chuàng)新中心”,充分發(fā)揮各自優(yōu)勢領域,開展更多算力網(wǎng)絡聯(lián)合創(chuàng)新,共同建設好高效、安全、綠色的算網(wǎng)基礎設施,打造更豐富的算網(wǎng)融合產(chǎn)品與場景化方案,為用戶提供優(yōu)質(zhì)的算力網(wǎng)絡服務。
編輯:徐勇
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