改變世界的創(chuàng)新，往往誕生于機遇與復雜性的交匯之處。

這一觀點出自Arm首席執(zhí)行官Rene Haas和新思科技總裁兼首席執(zhí)行官Sassine Ghazi。在第35屆新思科技用戶大會(SNUG)上，兩人就人工智能所帶來的前所未有的機遇與復雜性，分享了各自的見解。

Rene表示：“當下是一個令人興奮的時代。我從未想過自己有機會投身于利用人工智能解決各類問題的研究工作。并且，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展愈發(fā)迅猛，日新月異?！?/p>

Sassine補充道：“我堅信，我們正處于人工智能發(fā)展的關(guān)鍵拐點。人類仍有許多尚未攻克的挑戰(zhàn)與難題?！?/p>

以全球健康狀況改善領(lǐng)域為例，Rene指出，傳統(tǒng)藥物研發(fā)節(jié)奏緩慢而嚴謹，突破性進展更是難以尋覓。

他說道：“從最初開展研發(fā)，到藥物最終獲批上市，這一過程大約需要15年。并且，從早期研究到產(chǎn)出最終產(chǎn)品，失敗率高達95%。這實在令人咋舌?！?/p>

隨著人工智能技術(shù)在健康相關(guān)研究領(lǐng)域的加速應用，這些長期形成的固有模式正逐漸被打破。

Rene稱：“例如，借助人工智能，有望省去部分一期臨床試驗，甚至動物試驗。在我們的有生之年，見證攻克癌癥這一愿景，正變得愈發(fā)具有現(xiàn)實可能性?！?/p>

駕馭復雜性，提升效率

Sassine表示：“從應用層面以及生產(chǎn)力提升方面，人工智能將全面滲透各行業(yè)。它必將催生出全新的商業(yè)模式與行業(yè)范式。”

但在此之前，必須先攻克復雜性這一難關(guān)。底層技術(shù)必須跟上不斷加快的創(chuàng)新步伐。同時，必須以高效且可持續(xù)的方式，滿足不斷增長的計算需求。

Rene表示：“這無疑是一個極為艱巨的計算挑戰(zhàn)，也是一個巨大的能源挑戰(zhàn)?！?/p>

根據(jù)國際能源署(IEA)預測，到2026年，全球數(shù)據(jù)中心的耗電量將達1萬億度，這相當于整個日本的年度耗電量。而這僅僅是短期預測。

Sassine和Rene探討了諸如為星際之門項目所建造的巨型數(shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)中心是滿足人工智能工作負載呈指數(shù)級增長的處理需求所必需的。

Rene表示：“這些數(shù)字令人震撼。為一個很小的區(qū)域提供數(shù)十億瓦的功率，這是前所未有的挑戰(zhàn)——比如如何解決散熱問題”

除了進行縱向與橫向擴展外，提升處理性能并實現(xiàn)低功耗也同樣關(guān)鍵。

Sassine指出：“我們一直高度關(guān)注基礎(chǔ)設施建設和數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，但當人工智能在終端設備上開始運行的那一刻，新的機遇便隨之而來?！?/p>

Rene問道：“在移動通訊領(lǐng)域，從功耗、尺寸、成本以及速度方面考量，設計復雜程度超乎想象。如何在可穿戴設備上運行人工智能?又如何在電池供電的設備上運行人工智能，同時還要驅(qū)動顯示屏、運行操作系統(tǒng)并啟動各類應用?

Sassine表示：“這是一個系統(tǒng)層面的問題。”

從芯片到系統(tǒng)的一體化設計

當前用于驅(qū)動人工智能的技術(shù)，并不是為這些工作負載量身定制的。Sassine解釋道，硅器件必須朝著更加專業(yè)化的方向發(fā)展。并且，必須根據(jù)所服務的應用和系統(tǒng)，進行針對性設計。

他指出：“設計一款通用芯片并廣泛應用于多種場景的時代已經(jīng)過去。尤其是在人工智能應用領(lǐng)域，需要針對特定工作負載提供高效的芯片?！?/p>

Rene補充道：“以往人們往往堆砌大量晶體管來解決通用問題。但這樣做不僅導致性能與效率損失，還會讓軟件開發(fā)異常復雜。從設計角度看，我們有巨大機遇，能夠?qū)崿F(xiàn)遠比當前更高效節(jié)能的設計方案?！?/p>

設計優(yōu)化不再局限于芯片的性能與能效，而是涵蓋從超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心到汽車、無人機和機器人等整個系統(tǒng)，以及它們所涉及的所有物理特性。

Sassine表示：“必須綜合考慮與電氣和電子元件相關(guān)的力學原理、熱動力學和流體動力學，這就需要采用系統(tǒng)設計思維。這種復雜性是前所未有的，而人工智能將成為助力我們攻克這一難題的關(guān)鍵。”

借助人工智能應對人工智能的挑戰(zhàn)

這兩位技術(shù)領(lǐng)域領(lǐng)軍人物一致認為，人工智能帶來的巨大挑戰(zhàn)與機遇，在很大程度上需借助人工智能的力量來應對。

Rene表示：“從系統(tǒng)層面看，這些問題的仿真難度極高。例如，如何對運行大型前沿模型的軟件及工作負載進行仿真?與風冷系統(tǒng)與液冷系統(tǒng)相比，我的設計在功耗方面是否合理?”

他指出：“現(xiàn)有的設計與工程方法在應對這些問題時，將逐漸力不從心。我們必須借助人工智能的力量。”

Sassine補充道：“這正是我一直倡導‘重構(gòu)工程設計，引領(lǐng)科技創(chuàng)新’(Re-engineering Engineering)理念的原因。人工智能為我們提供了變革工作流程的絕佳機會。這不僅限于芯片設計流程，還包括眾多應用領(lǐng)域以及各個行業(yè)的工作流程?！?/p>

新思科技已經(jīng)處于人工智能輔助芯片設計領(lǐng)域的前沿。Sassine表示，更強大、更自主的代理型人工智能解決方案即將問世。

他解釋道：“在我們的設計流程中，幾乎每一個環(huán)節(jié)，我們都成功引入了輔助技術(shù)和強化學習機制，但流程本身并未發(fā)生根本改變。一旦從輔助技術(shù)轉(zhuǎn)向針對流程特定環(huán)節(jié)的專用代理，我們就可以重新審視傳統(tǒng)方法，進而達成不同的更優(yōu)結(jié)果?！?/p>

Rene補充道：“所有涉及驗證、測試、漏洞修復及轉(zhuǎn)換方面的工作，都是人工智能可大顯身手的領(lǐng)域。這將大幅縮短從構(gòu)思到數(shù)據(jù)捕獲所需的時間。”

隨著AgentEngineer技術(shù)在規(guī)劃、協(xié)調(diào)和工作流程優(yōu)化方面發(fā)揮更大作用，設計周期將縮短，創(chuàng)新成果將不斷涌現(xiàn)，勞動力短缺問題將得到有效緩解。

Haas指出：“我認為這絕不意味著工作崗位會減少。相反，這意味著我們能以更快的速度開發(fā)出更多、更好的產(chǎn)品?！?/p>

這兩位領(lǐng)軍人物都表示，新思科技與Arm將繼續(xù)攜手合作，通過直面并攻克人工智能領(lǐng)域內(nèi)在的、前所未有的復雜性問題，充分把握這些機遇。

Rene表示：“新思科技在各個層面都是我們真正意義上的合作伙伴，這一點至關(guān)重要?！彼貏e強調(diào)了兩家公司之間長期穩(wěn)固的合作關(guān)系。“感謝新思科技與Arm的合作，也感謝你們?yōu)檎麄€行業(yè)所做的貢獻。”