我们最近读到 一篇有趣的文章 在有关神经形态计算的连线杂志中指出,神经科学家越来越多地将人脑视为“预测机器”,人们通常处于预期、推断和推理的恒定状态。 在 HPC 中,由于它处于计算能力、数据分析和科学研究的前沿,可以肯定地说这是一个明显的特征,以及一个互补的职业道德特征:“努力、寻求、发现和不屈服。”**
随着 HPC 社区展望新的一年可能发生的事情,这种预测性思维在每年年底都会加速。 最近几周,我们对 2023 年的 HPC-AI 做出了许多预测,以下是我们发现最有趣、最新鲜、最有洞察力——甚至是逆向预测的预测的摘录。
牵牛星 首席科学家罗斯玛丽弗朗西斯:
Go Big or Go Home – HPC 的更大工作负载。由于 HPC 工作负载正在接受大数据应用程序,例如生命科学和粒子加速器,例如 英国钻石光源 (为了更深入的研究和实验),我们看到了工作流工具的爆炸式增长。 进入 2023 年,这种向多维调度的转变将成为 HPC 内部变革的最大驱动力,因为该行业寻求实现自身现代化并适应这些大型互联应用程序。
HPC 处理深度学习:随着深度学习在 2023 年变得更加普遍,我们将看到 HPC 工作负载的进一步转变。 虽然最初大多数机器学习工作负载都在 Kubernetes 或其他容器编排框架上运行,但很明显,这些系统是为微服务而设计的,而不是为深度学习现在所需的突发性计算机密集型机器工作负载而设计的。 商业 HPC 工作负载管理器需要全面的容器支持,以便组织可以假脱机计算并开始利用批处理调度、云爆发和票价共享——高效 HPC 的所有关键方面。
乔·菲茨西蒙斯,首席执行官 地平线量子计算, 关于 NISQ 的消亡和量子计算向容错的转变
“在过去的几年里,量子计算的应用程序开发特别关注 NISQ 制度,指的是嘈杂的中级量子处理器。 本标题中的“噪声”指的是量子比特对环境因素干扰的敏感性,其范围从其他量子比特的接近度到宇宙射线的碰撞。 这种噪音在量子计算过程中引入了潜在的致命错误。 人们早就知道,至少在理论上,构建包含纠错功能的量子计算机是可能的,因此可以用不完美的组件构建本质上完美的计算机。 然而,NISQ 研究的重点一直是开发变分算法,希望这些算法能够对环境噪声引起的微小扰动具有鲁棒性,从而在无需纠错的情况下实现量子优势。
“不幸的是,几乎没有证据表明这种 NISQ 算法实际上会在广泛的优化和机器学习任务中产生优于传统计算机的优势。 虽然有充分的理由相信在化学等领域可以看到早期的量子优势,这些领域要解决的问题本质上是量子力学,但有迹象表明人们重新关注实现容错机制,其中错误是积极纠正,并且有更强有力的证据证明量子优势。”
戴尔技术' 全球首席技术官 John Roese: 为首席信息官建议的量子新年决议
我将建立早期技能组合以利用量子。 量子计算正在变得真实,如果您的企业中没有人了解这项技术的工作原理以及它如何影响您的业务,您将错过这一技术浪潮。 确定您将致力于量子研究的团队、工具和任务并开始试验。 就在上个月,我们宣布了内部部署的戴尔量子计算解决方案,该解决方案使各行各业的组织能够开始通过量子技术利用加速计算,否则他们今天无法使用这些技术。 在 2023 年,投资量子模拟并使您的数据科学和 AI 团队能够学习新的量子语言和能力至关重要。
MLOps 平台首席执行官兼联合创始人 Gideon Mendels 对 ML 的逆向观点 彗星
当数据枯竭时: ML 中看到的大部分改进都来自使用越来越多数据的训练模型,但我们已经到了无法做到这一点的地步。 一些有趣的研究刚刚发表,表明到 2026 年我们可能会耗尽数据。如果这个论点成立,除非我们可以在同一数据集上构建更好的模型,否则我们将停止看到改进。
生成模型的环境影响: 生成模型正在产生极其令人印象深刻的结果,但尚不清楚它们对实际业务的影响。 显而易见的是训练这些大型模型对碳排放的影响。 计算要求是疯狂的。 所以它引出了一个问题,“结果是否值得环境成本?”
摆脱软件心态:到目前为止,ML 一直遵循软件开发的过程,但随着 ML 的成熟,这种方法会分崩离析。 没有一家供应商可以做到这一切。 今天的团队会选择与他们正在尝试做的事情相关的最佳可用工具。 试图成为团队一切的供应商正在失败。 为了让 ML 发挥其潜力,我们需要以不同的方式思考,为我们的特定业务需求构建正确的 ML 堆栈。
偏见被夸大了: 偏见是一个备受关注的概念——并且随着 AI 权利法案的推出将继续得到更多关注——这并不是许多 ML 从业者日常关注的问题。 当然,他们解释了这一点,但可靠的 ML 从业者了解问题并知道如何防止偏见对结果产生不利影响。
乔纳斯·库比利乌斯 Oxylabs 咨询委员会 关于生成式人工智能
Three Thirds 的联合创始人兼首席执行官兼 Oxylabs 顾问委员会成员 Jonas Kubilius 预计,Stable Diffusion、GPT-3、GitHub Copilot 和其他内容生成技术将进一步发展成为开发人员和内容创建者在实际中使用的盈利产品。世界应用。 他补充说,我们会看到人们对可以处理文本、图像、音频和其他多任务输入的多模态模型越来越感兴趣。
Kubilius 说:“我们将开始看到从将 AI 用于静态任务(如分类)转变为语言模型驱动的交互式工作流程,以帮助人们更有效地执行任务。”
彼得·马特森,总裁 MLCommons, 在公共数据集上
“除了对当前公共数据集中的网络抓取数据的法律、伦理和公平问题之外,我们还将面临围绕多模式和对话式 AI 的一系列严苛的新研究挑战。 整个行业不仅需要更好地支持研究,还需要更好地支持广泛部署的 ML 应用程序和新法规(例如通过工业质量测试集)。”
为了支持“下一代公共数据”,Mattson 预测需要对数据集进行大量投资以解决最紧迫的社会和技术问题,并通过类似开源的基础设施引导投资,使整个社区能够做出贡献和审查数据。
Moses Guttmann,MLOps 平台首席执行官兼联合创始人 清除ML, 关于值得关注的 ML 趋势
自动化和 ML 技能短缺 尽管我们已经看到许多顶级科技公司宣布在 2022 年下半年裁员,但(他们)很可能都没有裁掉最有才华的机器学习人员。 然而,为了填补深度技术团队的空缺,公司将不得不进一步依赖自动化以保持生产力并确保项目完成。 我们还希望看到使用 ML 技术的公司部署更多系统来监控和管理绩效,并就如何管理 ML 或数据科学团队做出更多数据驱动的决策……。
机器学习人才囤积结束 ML 员工的裁员可能是最近的雇员,而不是更长期的 ML 员工…… 由于 ML 和 AI 在过去十年中已成为一种更普遍的技术,许多大型科技公司开始雇用这些类型的员工,因为他们可以处理财务成本并使他们远离竞争对手——不一定是因为需要他们。 (所以)看到这么多 ML 工作者被解雇并不奇怪……然而,随着 ML 人才囤积时代的结束,它可能会迎来新一轮的创新浪潮和初创企业的机会。 现在有这么多人才在找工作,我们很可能会看到这些人中的许多人从大型科技公司涌入中小企业或初创公司。
机器学习项目优先级 我看到机器学习项目归结为两种类型:领导层认为会增加销售额并在竞争中获胜的可销售功能,以及收入优化项目……可销售功能项目可能会被推迟,因为它们很难快速推出,相反,现在规模较小的 ML 团队将更多地关注收入优化,因为它可以推动实际收入。 此时此刻,性能对于所有业务部门都至关重要,而 ML 也不能幸免。
统一机器学习 减缓 MLOps 采用的因素之一是过多的单点解决方案。 这并不是说它们不起作用,而是它们可能无法很好地集成在一起并在工作流程中留下空白。 正因为如此,我坚信 2023 年是行业朝着统一的端到端平台迈进的一年,这些平台由模块构建而成,这些模块可以单独使用,也可以相互无缝集成(以及与其他产品轻松集成) . 这种具有各个组件灵活性的平台方法提供了当今专家正在寻找的那种敏捷体验。 这比购买单点产品并将它们拼接在一起更容易; 它比从头开始构建自己的基础架构(当您应该利用这段时间构建模型时)更快......
NVIDIA公司 提供了一系列人工智能和机器学习领域的预测:
Anima Anandkumar,机器学习研究主任,加州理工学院 Bren 教授
数字双胞胎变得有形: 我们将看到大规模 数字双胞胎 复杂和多尺度的物理过程,例如天气和气候模型、地震现象和材料特性。 这将加速当前的科学模拟高达百万倍,并实现新的科学见解和发现。
通才 AI 代理: AI 代理将使用自然语言指令和大规模强化学习解决开放式任务,同时利用基础模型——那些在大量未标记数据上大规模训练的大型 AI 模型——使代理能够解析任何类型的请求和随着时间的推移适应新类型的问题。
Manuvir Das,企业计算副总裁
软件进步终结人工智能孤岛: 长期以来,企业不得不在人工智能研发的云计算和混合架构之间做出选择——这种做法会扼杀开发人员的生产力并减缓创新。
到 2023 年,软件将使企业能够统一跨所有基础设施类型的人工智能管道,并为人工智能从业者提供单一、互联的体验。 这将使企业能够平衡成本与战略目标,无论项目规模或复杂性如何,并提供几乎无限的灵活开发能力。
生成式 AI 转变企业应用程序: 关于生成式 AI 的炒作在 2023 年成为现实。这是因为真正的生成式 AI 的基础终于到位,软件可以将大型语言模型和推荐系统转换为生产应用程序,这些应用程序可以超越图像,智能地回答问题、创建内容,甚至火花发现……
金佰利鲍威尔, 副总裁,医疗保健
手术 4.0: 飞行模拟器用于训练飞行员和研究新的飞机控制。 现在外科医生和机器人手术设备制造商也是如此。 可以模拟各种规模的数字双胞胎,从手术室环境到医疗机器人和患者解剖结构,正在个性化手术排练和设计 AI 驱动的人机交互方面开辟新天地。 长期住院并不是培养经验丰富的外科医生的唯一途径。 许多人在对真实患者进行首次机器人辅助手术时将成为操作专家。
Danny Shapiro,汽车副总裁
在 Metaverse 中训练自动驾驶汽车: 超过 250 家汽车和卡车制造商、初创公司、运输和移动即服务提供商开发自动驾驶汽车,正在应对我们这个时代最复杂的人工智能挑战之一。 根本不可能通过在路上进行测试来遇到他们必须能够处理的所有场景,因此 2023 年的大部分行业将求助于虚拟世界。 道路数据收集将得到虚拟车队的补充,虚拟车队会生成用于在部署前训练和测试新功能的数据。 高保真模拟将在几乎无限范围的场景和环境中运行自动驾驶汽车……
Rev Lebardedian,Omniverse 和模拟技术副总裁
元界通用翻译器: 正如 HTML 是 2D 网络的标准语言一样, 通用场景描述 将成为最强大、可扩展、开放的 3D 网络语言。 作为描述元宇宙中虚拟世界的 3D 标准,USD 将允许企业甚至消费者使用各种工具、查看器和浏览器以最无缝和一致的方式在不同的 3D 世界之间移动。
电信高级副总裁 Ronnie Vasishta
通过 5G 网络切断 AR/VR 的连接线: 虽然许多企业将迁移到云端进行硬件和软件开发,但随着 5G 网络在全球的部署更加全面,边缘设计和协作也将增长。 例如,汽车设计师可以戴上增强现实耳机,将他们通过无线网络看到的相同内容流式传输给世界各地的同事,从而加快协作变革并以创纪录的速度开发创新解决方案。 5G 还将加速跨行业互联机器人的部署——用于为商店货架补货、清洁地板、运送比萨饼以及在工厂挑选和包装货物。
Bob Pette,专业可视化副总裁
通过模拟进行工业革命: 建立在物理世界中的一切都将首先在遵守物理定律的虚拟世界中进行模拟。 这些数字双胞胎——包括工厂、城市甚至整个地球等大规模环境——以及工业超宇宙将成为数字化转型计划的关键组成部分。 例子已经比比皆是:西门子正在将工业自动化提升到一个新的水平。 BMW 正在模拟整个工厂车间,以优化规划制造流程。 洛克希德马丁公司正在模拟森林火灾的行为,以预测何时何地部署资源。 DNEG、SONY Pictures、WPP 和其他公司正在通过分布在全球的艺术部门提高生产力,使创作者、艺术家和设计师能够在虚拟场景中实时迭代。
重新思考企业 IT 架构:正如许多企业争先恐后地调整他们的文化和技术以应对混合工作的挑战一样,新的一年将带来许多公司整个 IT 基础架构的重新架构。 公司将寻求功能强大的客户端设备,以应对应用程序和复杂数据集不断增长的需求。 他们将拥抱灵活性,转向爆发式云计算以实现指数级扩展。 分布式计算软件平台的采用将使分散在全球各地的员工能够在最不同的工作环境下进行协作并保持高效。
同样,复杂的 AI 模型开发和培训将需要数据中心和桌面中强大的计算基础设施。 企业将着眼于针对不同工业用例的精心策划的 AI 软件堆栈,以便他们可以轻松地将 AI 引入他们的工作流程,并更快地为客户提供更高质量的产品和服务。
零售和消费品集团 AI 副总裁 Azita Martin
人工智能优化供应链: 即使是最老练的零售商和电子商务公司在过去两年也难以平衡供需。 消费者在大流行期间热衷于在家购物,然后在解除封锁后又涌回实体店。 通货膨胀袭来后,他们再次改变了购买习惯,这让供应链经理大吃一惊。 人工智能将实现更频繁、更准确的预测,确保正确的产品在正确的时间出现在正确的商店。 此外,零售商将采用路线优化软件和模拟技术,以更全面地了解机遇和陷阱。
Malcolm deMayo,金融服务副总裁
金融服务云优先: 银行有一个新的当务之急:快速敏捷。 面对来自非传统金融机构的日益激烈的竞争,不断变化的客户期望从他们在其他行业的经验中提高,并背负着遗留的基础设施,银行和其他机构将采用云优先的人工智能方法。 但作为一个需要运营弹性的高度监管行业,一个行业术语意味着您的系统可以吸收和承受冲击(如流行病),银行将寻求开放、便携、强化的混合解决方案。 因此,银行有义务在可用时购买支持协议。
David Reber,首席安全官
数据科学家是您的新网络资产: 传统的网络专业人员无法再有效防御最复杂的威胁,因为攻击和防御的速度和复杂性实际上已经超出了人类的能力。 数据科学家和其他人类分析师将使用 AI 客观地查看所有数据并发现威胁。 漏洞将会发生,因此使用人工智能和人类的数据科学技术将有助于大海捞针并快速做出反应。
AI 和 HPC 软件副总裁 Kari Briski
未标记的数据找到了它的用途:大型语言模型和结构化数据还将扩展到大量照片、录音、推文等,以发现隐藏的模式和线索,以支持医疗保健突破、科学进步、更好的客户参与度,甚至自动驾驶交通的重大进步。 到 2023 年,将所有这些非结构化数据添加到组合中将有助于开发神经网络,例如,神经网络可以生成合成配置文件以模仿他们从中学到的健康记录。 这种类型的无监督机器学习将变得与监督机器学习一样重要。
新呼叫中心: 密切关注 2023 年的呼叫中心,那里采用越来越多更易于实施的语音 AI 工作流,将为客户交互管道的每一步提供业务灵活性——从修改模型架构到根据专有数据微调模型和定制管道。 随着语音 AI 工作流程的可访问性扩大,我们将看到企业采用范围扩大,并且通过加快解决时间来大幅提高呼叫中心的生产力。 人工智能将帮助代理人在正确的时间从庞大的知识库中提取正确的信息,从而最大限度地减少客户的等待时间。
Deepu Talla,嵌入式和边缘计算副总裁
机器人获得一百万条生命: 随着逼真的渲染和精确的物理建模与在云端 GPU 上并行模拟数百万个机器人实例的能力相结合,将有更多机器人在虚拟世界中接受训练。 生成式 AI 技术将使创建高度逼真的 3D 模拟场景变得更加容易,并进一步加速模拟和合成数据的采用,以开发功能更强大的机器人。
能源部高级总监 Marc Spieler
人工智能供电的能源网格: 随着分布式能源以前所未有的速度增加,电网变得越来越复杂,电力公司将需要边缘人工智能来提高运营效率、增强功能安全、提高负荷和需求预测的准确性,并加快可再生能源的连接时间,如太阳能和风能。 边缘人工智能将提高电网弹性,同时减少能源浪费和成本。
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- Sumber: https://insidehpc.com/2023/01/an-ai-flavored-set-of-hpc-predictions-for-2023/
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- 期望
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- 自然
- 自然
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- Nvidia公司
- 目标
- 最多线路
- 万能
- 一
- 打开
- 操作
- 操作
- 运营商
- 机会
- ZAP优势
- 反对
- 优化
- 优化
- 管弦乐编曲
- 组织
- 其他名称
- 其它
- 除此以外
- 己
- 流感大流行
- 并行
- 部分
- 特别
- 过去
- 修补
- 病人
- 模式
- 员工
- 演出
- 性能
- 个性化你的
- 人员
- 真实感
- 的
- 物理
- 图片
- 管道
- 地方
- 计划
- 行星
- 平台
- 平台
- 柏拉图
- 柏拉图数据智能
- 柏拉图数据
- 大量
- 过多
- 点
- 可能
- 潜力
- 可能
- 鲍威尔
- 功率
- 强大
- 在练习上
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- 总统
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- 教授
- 简介
- 有利可图
- 项目
- 项目
- 所有权
- 提供
- 供应商
- 国家
- 采购
- 购买
- 放
- 质量
- 数量
- 量子
- 量子优势
- 量子计算机
- 量子计算
- 量子技术
- 量子比特
- 题
- 有疑问吗?
- 很快
- 范围
- 率
- 达到
- 阅读
- 真实
- 真实的世界
- 实时的
- 现实
- 现实
- 原因
- 最近
- 最近
- 记录
- 记录
- 减少
- 指
- 而不管
- 政权
- 监管
- 法规
- 相对
- 相应
- 翻译
- 可再生
- 再生能源
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- 请求
- 要求
- 必须
- 岗位要求
- 需要
- 研究
- 分辨率
- 资源
- 回应
- 导致
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- 机器人
- 机器人
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- 第
- 运行
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- 实现安全
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- 销售
- 同
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- 科学
- 科学
- 科学家
- 科学家
- 无缝的
- 无缝
- 保安
- 看到
- 寻找
- 寻求
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- 服务
- 特色服务
- 集
- 套数
- Share
- 货架
- 转移
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- 短缺
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- 模拟
- 自
- 单
- 尺寸
- 技能
- 技能
- 放慢
- 放缓
- 小
- So
- 社会的
- 软件
- 软件开发
- 太阳的
- 方案,
- 解决方案
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- 一些
- 有人
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- 速度
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- Stop 停止
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- 供应链
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- 三
- 通过
- 次
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- 至
- 今晚
- 今天的
- 一起
- 公差
- 工具
- 最佳
- 向
- 培训
- 熟练
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