縮短訓(xùn)練時(shí)間：TensorFlow 的分布式計(jì)算版本，這是由 Google 首創(chuàng)且在業(yè)內(nèi)非常流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。這種分布式版本的 TensorFlow 利用了 GPU 加速服務(wù)器的虛擬化集群，這些集群采用經(jīng)濟(jì)、高性能的計(jì)算方法，將深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練時(shí)間從數(shù)周縮短到數(shù)小時(shí)。
模型開發(fā)更輕松：一款名為“DL Insight”的新軟件工具，可幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家提升深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確度。該工具能夠監(jiān)控深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)程，并在性能高峰時(shí)段自動(dòng)調(diào)整參數(shù)。
解鎖IBM企業(yè)級AI商業(yè)密碼
IBM在人工智能領(lǐng)域一直處于領(lǐng)先地位，那么IBM到底能給用戶提供什么呢？對此，施東峰總結(jié)說，IBM提供的不是機(jī)器，而是好的認(rèn)知系統(tǒng)架構(gòu)以及豐富的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。IBM看認(rèn)知計(jì)算或者人工智能有兩個(gè)角度：對于希望使用現(xiàn)有引擎的用戶，Watson是迄今為止人工智能領(lǐng)域最好的公有云引擎；對于希望建立自有引擎的用戶，在大數(shù)據(jù)與人工智能等方面IBM都能給出非常好的建議和方案。
IBM全球副總裁、IBM中國系統(tǒng)開發(fā)中心總經(jīng)理謝東博士也談到，算力的大幅提高、數(shù)據(jù)的大幅積累，以及人工智能算法的重要突破，使得人工智能領(lǐng)域不斷有新成果、新應(yīng)用出現(xiàn)在大家的面前。
現(xiàn)在很多企業(yè)開始思考如何把人工智能的能力與自己的業(yè)務(wù)應(yīng)用結(jié)合起來，但是，人工智能的研究成果應(yīng)用到企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)中還存在著一些的溝溝坎坎需要跨過。
首先，科研的環(huán)境相對簡單，只要找出一個(gè)好算法或者解決一個(gè)特定的問題就行了，而實(shí)際業(yè)務(wù)中的問題會(huì)更加具體和復(fù)雜，而且還取決于能夠采集到什么質(zhì)量的數(shù)據(jù)；其次，每個(gè)模型都有自己的專業(yè)性，圍棋下好了不等于下象棋也行，用到自動(dòng)駕駛上更是行不通的。
所以，IBM推出認(rèn)知系統(tǒng)（Cognitive Systems），包括BlueMind深度學(xué)習(xí)云平臺(tái)，PowerAI深度學(xué)習(xí)框架，以及使用NVLink 技術(shù)的IBM Power System S822LC（Minsky 服務(wù)器）提供一個(gè)硬件+軟件整合的解決方案，目的是幫助用戶建立起自己的AI能力，能夠進(jìn)行AI應(yīng)用的開發(fā)，總結(jié)起來有五個(gè)特點(diǎn)：
第一，可以幫助用戶完成從前端的數(shù)據(jù)收集、清洗，到后端模型訓(xùn)練、應(yīng)用實(shí)施等整個(gè)生命周期的管理。例如，應(yīng)用人工智能進(jìn)行癌細(xì)胞的圖像識別時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練都不是現(xiàn)成的；再如人工智能實(shí)施的時(shí)候可能是一個(gè)云端服務(wù)，也可能會(huì)成為一個(gè)嵌入式系統(tǒng)。對于這些問題，IBM都有端到端的解決方案幫助到用戶。
第二，幫助用戶選擇模型并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。建立一個(gè)模型，選擇什么樣的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)？采用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型還是深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)？模型在哪個(gè)領(lǐng)域有了成功應(yīng)用？人工智能在設(shè)計(jì)階段有很多的講究；選定模型以后，參數(shù)調(diào)優(yōu)又是一項(xiàng)巨大的工程，有時(shí)需要花費(fèi)幾個(gè)月的時(shí)間。IBM在這些方面擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的專家和一些自動(dòng)化調(diào)優(yōu)工具。
第三，更好地根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際場景對模型進(jìn)行訓(xùn)練與實(shí)施。企業(yè)進(jìn)行模型訓(xùn)練的時(shí)候，希望系統(tǒng)的功能強(qiáng)，訓(xùn)練快，經(jīng)濟(jì)易用，不同人工智能小組在訓(xùn)練不同的模型時(shí)能夠并行協(xié)同，有效進(jìn)行資源管理，最短時(shí)間內(nèi)在業(yè)務(wù)部門運(yùn)用起來。這些都是IBM所擅長的。
第四，保持開放性，兼容不同的模型與框架?，F(xiàn)在越來越多的模型、各種各樣的訓(xùn)練框架不斷推出，IBM的平臺(tái)不是封閉的，而是以一種開放的設(shè)計(jì)，在未來更多新算法出現(xiàn)的時(shí)候，能夠讓用戶很快集成到平臺(tái)中應(yīng)用起來。
第五，豐富的模板。IBM設(shè)計(jì)了很多針對金融、醫(yī)療等具有行業(yè)特色的模板，也有面向圖象處理、語音識別等方面的技術(shù)模板，幫助用戶利用這些模板更快地設(shè)計(jì)出自己的系統(tǒng)。
除了以上五個(gè)方面，謝東還指出，企業(yè)的CIO和CTO以前更多考慮的是數(shù)據(jù)架構(gòu)、云的架構(gòu)，現(xiàn)在要考慮人工智能的架構(gòu)應(yīng)該怎么設(shè)計(jì)才能更好地和原來的架構(gòu)相結(jié)合為業(yè)務(wù)提供服務(wù)，還要需要組建一支包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能科學(xué)家等各方面人才的團(tuán)隊(duì)，IBM在這些方面都能提供良好的咨詢服務(wù)和技術(shù)支持。
腦洞大開，AI在制造業(yè)中怎么用
制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基。