译者 | 程茜
撰稿 | 心缘
智小东西11月24日报导，2022AMDAI（人工智慧）合作开发人员讨论会揭幕。
在AI控制技术快速普及化破冰的关键性期，天地万物智能化、民营企业互联网化结构调整等大背景下，都为AI合作开发人员明确提出了考验。
从控制技术这类上看，傅俭波指出，有四大DT精神力量在推动信息控制技术的不断进步，依次是无处不在的排序、多样的电子电路互联网、横跨云边的虚拟化、遍及全站的人工智慧、新经济的感测和交互控制技术。
在这另一面，AI合作开发者的关键话语权突显，但遭遇这般多的产业发展发展机遇，傅俭波如是说，没有任何人一间民营企业或两个合作开发人员，能分立直面两个DT精神力量，并同时实现信息控制技术的不断进步和产业发展。因而，两个对外开放的自然生态、两个硬件协力女团的自然生态就可以推动信息控制技术的不断进步。
那么，AMD怎样审视而此产业金融行业发展趋势？又是怎样构筑AI合作开发自然生态的？因而怎样让AI与金融行业应用领域同时实现有效率紧密结合？
一、合作开发自然生态产业发展商业模式，将是应用领域软件表述、晶片进一步增强
AMD副总裁应用领域软件自然生态部副总经理傅俭波如是说，AMD的技术创新蓝图是，透过建立和推动此基础性的对外开放项目和标准，利用该公司的产品女团，依托于应用领域软件优先、对外开放优先、开源优先的理念来和合作开发人员社区、自然生态应用领域有更多探讨。
谈及未来产业发展，傅俭波说：“未来，我们指出整个自然生态产业发展一定是应用领域软件定义晶片进一步增强的，硬件协力技术创新产业发展的合作商业模式。”应用领域软件的关键性越来越大。
首先是摩尔定律的持续产业发展，他补充说：“我们承诺在未来4年内会有5个节点的超速产业发展，保证摩尔定律继续成为信息控制技术产业发展和IT产业发展的基石。”
同时，硬件也会变得更加对外开放，RISC-V等开源架构的出现，为合作开发人员和晶片合作开发商提供了更多选择。
整个合作开发自然生态将会是应用领域软件表述、硬件晶片进一步增强的交互产业发展，而软硬女团也会成为关键的产业发展发现。
傅俭波如是说，其实而此方向在AI方面得到了充分体现。新的算法、架构层出不穷，AI应用领域给每个人的生活和社会带来了新的变化，但对于合作开发人员而言，数据、AI方面都会遭遇非常复杂的考验。
首先是数据方面，合作开发人员需要保证整个合作开发过程中能对大量数据进行处理，对数据进行标准化清洗，并应用领域到后面的模型中。
第二个考验是建模，怎样选择更好的模型就可以保证合作开发人员的AI训练过程达到合作开发人员预期的效果。这说的就是高效利用的问题。AMD在模型构筑中会提供主流的架构TensorFlow等，也会具备API接口，保证合作开发人员的模型在各种硬件平台中能进行无缝迁移和使用。
第三个考验是怎样保证你的模型能部署在实际使用环境和应用领域环境中，AMD提供的控制技术能保证AI开发者高效部署到边缘或者云端环境中。
其他的控制技术也会保证模型的可用性，并自动找到最佳部署商业模式。
因而，依托于AMD对外开放、开源的合作开发自然生态，AI合作开发人员的合作开发应用领域效果和效率都能得到显著提升。
二、云边端协同是大趋势，边缘训练是AI产业发展第二期
在天地万物智能化的新时代，数据的增长速度已经超出人们的想象。AMD公司高级首席工程师、视频事业部全球首席控制技术官、物联网事业部中国区首席控制技术官张宇如是说，数据量增加的同时，也推动了计算商业模式的更新。在互联网时代，云排序控制技术可以同时实现随时随地按需边界共享各种排序设施等，并提高资源利用率。
因而，在互联网化结构调整需求爆发的当下，我们可以看到有三大趋势，依次是云边端的协同、基于应用领域软件表述的数字此基础设施以及无处不在的智能化。
首先在云边端协同方面，金融行业互联网化结构调整推动了边缘智能化的产业发展。根据国际数据调研机构IDC预测，目前全球智能化边缘晶片市场规模已经达到350亿美元。
但边缘排序的产业发展并不意味着云排序的消亡，边缘设备只能处理局部所产生的数据，无法形成全局认知，因而需要借助云排序平台来同时实现信息融合。
因而，张宇说：“我们指出，今后的物联网系统一定是两个云边端协同的系统。”
谈及物联网产业中，设备多样多样的特点，张宇告诉智小东西，物联网金融行业有很多个人合作开发人员，他们的需求十分碎片化，但同时他们只希望将精力放在围绕着切实金融行业实际痛点的应用领域合作开发上。AMD为他们提供了水平化、通用化的硬件合作开发工具，帮助个人合作开发人员团队快速破冰。
其次，人工智慧无处不在方面，他称，本次人工智慧浪潮的起点就是，2012年的深度卷积神经互联网AlexNet。在这之后，以深度卷积神经互联网为代表的深度学习控制技术被广泛运用到交通、支付等领域。其中，利用深度学习来进行图像处理，就是当下最为广泛的人工智慧应用领域。因而，人工智慧控制技术的普及化也已经是当下两个非常明显的趋势。
最后是应用领域软件表述，也就是利用应用领域软件来灵活部署和配置系统的功能。其中，新冠疫情带来的混合办公商业模式，就是一种新的商业模式。而此商业模式对分布式接入、互联网安全等明确提出了新需求，而这些新的需求对数字此基础设施的灵活性、可配置性明确提出更高要求，张宇说：“基于此，只有透过应用领域软件表述就可以时间最佳办法。”
透过应用领域软件表述的方式，边缘服务提供商可以灵活调整边缘设备所运行的负载，进而构筑“边缘即服务”的新商业模式。
他补充道，在这三大趋势下，又呈现出四大新的机会点，依次是东数西算、智能化边缘、5G和绿色排序，都在推动人工智慧的应用领域和普及化。
目前，边缘人工智慧的应用领域更多集中在人工智慧的推理期，人工智慧模型的训练还是依赖于数据中心的训练服务器来完成。但现有的一些工业互联网领域对模型的快速更新有需求，因而，张宇说：“我们指出边缘训练将是边缘人工智慧产业发展的第二个期。”
边缘训练目前的考验则在于，需要更自动化的标注工具、边缘端可供训练的样本数量有限等等。
“未来，解决了边缘训练，也并不意味着人工智慧产业发展到了最高期。”张宇补充道。下一个期就是人工智慧控制技术能自主表述互联网模型架构、自主选择相应数据来进行训练。
因而，为了达到而此目标，AMD不断透过硬件控制技术技术创新迭代，和合作伙伴协力推动金融行业产业发展。
三、从AI到硬件，为合作开发人员提供全流程工具
AMD发布了最新的OpenVINO 2022.2版本，支持AMD数据中心GPU以及AMD最新分立显卡第四代至强可扩展处理器，能自动整合多个快速器推理性能。而此模型已经应用领域在工业、医疗、制造、公共安全等领域。
为了让合作开发人员在合作开发物联网的互联网与边缘产品时更加便利，AMD推出Geti平台让民营企业团队的合作开发人员、使用者、部署者和平常的工作人员，都能快速构筑、使用、调优两个排序机视觉AI模型。在提高模型准确度的同时简化流程，工作人员可以透过一键导入和导出，让这些经过调优的模型自动部署到整个AI使用环境中。而此平台预计在今年第四季度上市。
为了进一步简化合作开发人员的合作开发流程，AMD推出一款一键式、无代码解决方案英特尔Neural Coder。而此解决方案无需在深度学习脚本中进行基于CUDA的硬编码，不仅可以优化这些脚本的性能，还能针对这些优化进行基准测试，进而提供合适的部署方案。
第四代AMD至强可扩展处理器中集成vRAN快速，减少vRAN部署所需组件数量，能降低20%的排序功耗。
此外还有AMD首个ASIC IPUAMDIPU E2100，AMD第二个FPGA IPUAMDIPU F2000X-PL，可以帮助百度、京东、中国移动、中国电信等去构筑起数据中心互联网。
同时，AMD联合极视角推出极光AI算法一体机，排序模块可无缝集成到现有的摄像头和视频方案中，盒子的硬件平台提供多种形态和多样的接口，支持各类性能需求和部署要求。
AI一体机可以向前承接深度摄像头、IP摄像头等业务数据，并透过OpenVINO与AMD深度学习快速控制技术，就可以帮助合作开发人员在低功耗场景下满足视频AI分析，并紧密结合后端展示AI服务和边缘服务器云平台。
而此AI一体机目前有三种规格，其中i3支持四路视频分析，刊例价为4500元，i5支持八路视频分析，刊例价为6750元，i7支持12路视频分析，刊例价为9000元。
极光角极光产品负责人黄湘说：“极光盒子可以理解为软硬一体的算法分析引擎。”例如，过往的应用领域中，图片分析主要针对图片进行单一算法分析，而激光盒子具备的图片融合检索，就可以把图片送到不同算法处进行分析，并将结果融合到两个报警时间中。
这样做的好处是，既能节约存储空间，还可以让管理者仅透过一条报警信息监控全局。
结语：AI合作开发自然生态快速天地万物互联时代到来
AI控制技术的产业发展与普及化，正在改变我们生活的方方面面。这般庞杂的自然生态体系下，仅靠一间公司是无法快速时间控制技术突破并让其真正应用领域到产业中的，因而，AI合作开发自然生态的构筑需要软硬一体的协同产业发展。
AMD等民营企业与AI合作开发人员一直在探索怎样构筑AI合作开发自然生态，让而此自然生态在推动相关控制技术不断进步的同时，快速天地万物互联时代的到来。
