На Fujitsu World Tour 2019 много говорили об искусственном интеллекте

На конференции FujitsuWorldTourв Москве, которая прошла 18 сентября, много говорили об искусственном интеллекте. Кульминацией стала презентация Удо Вюртца, главного специалиста Fujitsu по продвижению решений для ЦОД‎ в регионе EMEIA. В ее центре – глубокое обучение, являющееся основой для современных систем ИИ, а также специализированный чип для глубокого обучения DLU, разработанный Fujitsu. Вот основные тезисы выступления Удо Вюртца.

В настоящий момент две трети рынка, связанного с искусственным интеллектом, занимают проекты в области глубокого и машинного обучения, еще почти треть – обработка естественного языка, компьютерное зрения. И всего лишь 2% – это проекты, связанные с машинным аргументированием.

Процесс обучения искусственного интеллекта может потребовать огромных затрат ресурсов. Многие компании просто не могут позволить себе платить такую цену всего лишь за обучение и проверку моделей ИИ. Поэтому на рынке крайне высока потребность в разработках, способных ускорить и удешевить процесс обучения. В качестве ответа на этот запрос от клиентов Fujitsu разработала и выпустила чип Deep Learning Unit (DLU) и систему Zinrai Deep Learning System (ZDLS) на его основе. При разработке DLU Fujitsu ориентировалась на три основных принципа: максимальная производительность, совместимость с существующими системами, масштабируемость. У компании в итоге получилась альтернатива системам обучения на базе GPU, которая существенно сокращает время на обучение и проверку моделей искусственного интеллекта. Последние способны показывать действительно высокую производительность, но непродолжительное время, когда ИИ необходимо учиться днями и неделями. Поэтому важно постоянно обеспечивать высокую производительность, с чем DLU справляется. В системах на основе GPU ядра работают автономно и необходимо тратить время на синхронизацию их работы, в ZDLS в процессе ядра постоянно «делятся» своими результатами, экономя время. Также DLU экономит электроэнергию, снижая затраты на электричество более чем в 3 раза. В то же время производительность на 1 Вт потребляемой энергии у Zinrai Deep Learning System в 10 раз выше, чем у альтернативных решений.

Примеры использования ZDLS: контроль качества на производстве ветряных турбин Siemens Wind Power, распознавание изображений с камер наблюдения для беспилотных автомобилей, анализа трафика на дорогах, анализ и предсказание проблем или поломок и т. д. Интересный сценарий – использование анализа изображений камер для определения травм на производстве. Система может анализировать позы человека и определяет, например, сидячую позу в качестве нормальной, а вот если работник лежит на полу, то самое время отправить сигнал, чтобы его проверили, может ему потребуется медицинская помощь.

В конце этого года ZDLS планируют предлагать по всему миру уже не только в рамках пробных проектов, так что скоро и в России можно будет воспользоваться преимуществами DLU.

© Fujitsu, 2019
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2019