Intel Zhang Yu: 엣지 컴퓨팅은 전체 AI 생태계에서 중요한 역할을 합니다.

[글로벌 네트워크 과학기술 기자 린멍쉐] 현재 생성 AI와 대형 모델이 전 세계적으로 인기를 끌고 있다. 최근 열린 2023년 세계인공지능회의(WAIC 2023)에서 다양한 제조사들이 '100년'을 내놨다. 조직위원회의 불완전한 통계에 따르면 '모델 전쟁'은 총 30개 이상의 대형 모델 플랫폼이 공개 및 공개되었으며, 오프라인 부스의 60%는 생성 AI 기술의 관련 도입 및 적용을 시연했으며, 80%는 참가자들은 대형 모델에 대한 내용을 논의했습니다.

WAIC 2023 동안 Intel Corporation의 수석 AI 엔지니어이자 중국 네트워크 및 에지 부문의 최고 ​​기술 책임자인 Zhang Yu는 이번 인공 지능 개발을 촉진하는 핵심 요소가 실제로 컴퓨팅, 통신 및 기술의 지속적인 개선이라고 믿었습니다. 저장 기술. 대규모 모델이든 AI 융합이든 전체 AI 생태계에서 엣지는 중요한 역할을 한다.

Zhang Yu는 “업계의 디지털 전환과 함께 민첩한 연결, 실시간 비즈니스 및 애플리케이션 인텔리전스에 대한 사람들의 요구가 엣지 인공지능의 개발을 촉진했습니다. 그러나 엣지 인공지능의 애플리케이션 중 대부분은 여전히 ​​단계에 있습니다. 엣지 추론 단계. 엣지에서 인공지능을 구현하기 위한 현재 사용 모델”

“이 모델은 필연적으로 모델 업데이트 빈도를 제한하지만 많은 스마트 산업에서 실제로 모델 업데이트에 대한 수요가 있다는 점도 확인했습니다. 자율 주행은 다양한 도로 조건에 적응하고 다양한 운전 습관에 적합해야 합니다. 그러나 자동차 공장에서 롤 모델을 훈련할 때 사용된 훈련 데이터와 동적 운전 중에 생성된 데이터 사이에는 종종 차이가 있습니다. 이러한 차이는 모델의 일반화 능력, 즉 새로운 도로 조건에 영향을 미칩니다. 새로운 운전 행동에 적응할 수 있는 능력이 필요합니다. 이 프로세스를 발전시키려면 에지에서 모델을 지속적으로 훈련하고 최적화해야 합니다.”라고 그는 말했습니다.

따라서 Zhang Yu는 인공지능 개발의 두 번째 단계는 엣지 트레이닝 단계가 되어야 한다고 제안했습니다. "에지 트레이닝을 구현하려면 데이터 주석부터 모델 트레이닝은 물론 모델 배포까지 전체 개발 프로세스를 완료하기 위해 더 자동화된 수단과 도구가 필요합니다." 그는 엣지 인공지능의 다음 개발 방향은 다음과 같아야 한다고 말했습니다. 자율 학습이다.

실제 개발 과정에서 엣지 인공지능 역시 많은 어려움에 직면합니다. Zhang Yu의 관점에서는 엣지 트레이닝의 과제 외에도 엣지 장비의 과제도 있습니다. 그는 “제공되는 컴퓨팅 파워가 감당할 수 있는 전력 소비는 제한적인 경우가 많기 때문에 제한된 리소스로 엣지 추론과 트레이닝을 구현하는 방법은 칩의 성능과 전력 소비 비율에 대한 요구 사항을 더욱 높여준다”고 지적했습니다. 에지 장치의 단편화는 매우 명백하며 소프트웨어를 사용하여 서로 다른 플랫폼 간의 마이그레이션을 달성하는 방법 또한 더 많은 요구 사항을 제시합니다.

또한, 인공지능의 발전은 컴퓨팅 파워와 밀접한 관련이 있으며, 컴퓨팅 파워 뒤에는 거대한 데이터 기반이 존재합니다. 방대한 데이터 자산 앞에서 어떻게 데이터를 보호할 것인가가 엣지 인공지능 개발에서 화두가 되었습니다. 지능. AI가 엣지에 배포되면 이러한 모델은 서비스 제공업체의 통제 범위를 벗어나게 됩니다. 현재 모델을 어떻게 보호하나요? 그리고 저장 및 작동 중에 우수한 보호 효과를 달성하는 것이 필요합니다. 이는 엣지 인공지능이 직면한 과제입니다. ”

"인텔은 데이터 기업이며 당사의 제품은 컴퓨팅, 통신, 스토리지의 모든 측면을 포괄합니다. 컴퓨팅 측면에서 인텔은 CPU, GPU, FPGA 및 다양한 인공지능 가속 칩을 포함한 다양한 제품을 제공합니다. , 사용자의 요구 사항을 충족하기 위해 예를 들어, 대규모 인공지능 모델의 경우 Intel의 Habana에서 출시한 Gaudi2 제품은 업계에서 유일하게 대규모 모델 학습에서 뛰어난 성능을 보여주는 제품인 OpenVINO 딥 러닝 배포 도구 모음입니다. 인텔은 개방형 인공 지능 프레임워크에서 개발자가 설계하고 훈련한 모델을 다양한 하드웨어 플랫폼에 신속하게 배포하여 추론 작업을 수행할 수 있습니다.”

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