眾所周知，目前人工智能依舊處于早期發(fā)展階段。并且，在一些開(kāi)發(fā)者們的見(jiàn)證下，人工智能從一門(mén)抽象的學(xué)術(shù)研究演變成了一系列可以實(shí)際應(yīng)用的商業(yè)應(yīng)用程序和新技術(shù)，為各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)轉(zhuǎn)變。

在將于本周舉行的The Next AI Platform 活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，眾多AI基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域的先驅(qū)者們將匯聚一堂。其中就包括曾在Twitter領(lǐng)導(dǎo)其AI項(xiàng)目的Clément Farabet，他將登臺(tái)參加現(xiàn)場(chǎng)訪談和座談活動(dòng)。

與大多數(shù)開(kāi)發(fā)者不同，F(xiàn)arabet從AI和機(jī)器學(xué)習(xí)還處于萌芽之時(shí)起，就已經(jīng)投入到了這一領(lǐng)域當(dāng)中，那時(shí)GPU還沒(méi)有像今天這樣，被用來(lái)作為人工智能的主要?jiǎng)恿ΑＫ缙诰吐氂谛履贤柺看髮W(xué)（University of New South Wales）和紐約大學(xué)（New York University），那時(shí)他還在使用FGPA作為計(jì)算平臺(tái)，用于他的研究活動(dòng)——研究使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)分析視頻和圖像。

2013年，F(xiàn)arabet與他人合作，聯(lián)合創(chuàng)建了一家初創(chuàng)公司——MadBits，該公司主要借助深度學(xué)習(xí)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行圖像和視頻識(shí)別技術(shù)的開(kāi)發(fā)工作。2014年，該公司被Twitter收購(gòu)，隨后Farabet加入Twitter，開(kāi)始為T(mén)witter開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用——他組建并管理了一支團(tuán)隊(duì)，為T(mén)witter提供機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)框架。

2017年，F(xiàn)arabet加入NVIDIA，領(lǐng)導(dǎo)AI基礎(chǔ)框架/平臺(tái)團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)主要關(guān)注于自動(dòng)駕駛汽車(chē)領(lǐng)域，但同時(shí)也參與NVIDIA在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)工作。近期，在接受訪談的時(shí)候，F(xiàn)arabet談到了人工智能領(lǐng)域的飛速變化；同時(shí)他也表示：加入NVIDIA，給了他更廣闊的視野去了解該技術(shù)正在向著怎樣的方向發(fā)展。

“在過(guò)去的六七年當(dāng)中，我們看到了深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展，”Farabet提道。這種爆炸式的技術(shù)發(fā)展為像Twitter這樣的社交媒體公司有能力和用戶(hù)群體建立更加緊密聯(lián)系，這種聯(lián)系使得社交媒體公司與用戶(hù)之間的關(guān)系比以往任何時(shí)候都要親密。

與其他眾多的社交媒體公司一樣，Twitter有著龐大的用戶(hù)原始數(shù)據(jù)，可以用于各種深度學(xué)習(xí)用例。于是，這些數(shù)據(jù)被用于搭建Twitter的推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要被用來(lái)向用戶(hù)推送廣告及其他用戶(hù)發(fā)布的信息；此外這些數(shù)據(jù)也被用來(lái)優(yōu)化Twitter平臺(tái)的搜索和排名功能。在Twitter工作期間，F(xiàn)arabet組建了一個(gè)名為Cortex Core的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)工作，為T(mén)witter的各項(xiàng)產(chǎn)品和服務(wù)提供動(dòng)力。

加入NVIDIA之后， Farabet轉(zhuǎn)而投入到了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域當(dāng)中。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和社交媒體領(lǐng)域有著本質(zhì)的不同。在這一領(lǐng)域當(dāng)中，沒(méi)有像社交媒體領(lǐng)域那樣龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)可以利用；NVIDIA必須首先搞清楚如何從飛馳在公路上的汽車(chē)當(dāng)中搜集數(shù)據(jù)。這需要使用與社交媒體行業(yè)所不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系架構(gòu)和數(shù)據(jù)管理模式。

而所有的這一切讓我們認(rèn)識(shí)到，深度學(xué)習(xí)的核心其實(shí)是數(shù)據(jù)科學(xué)。數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)歷史久遠(yuǎn)的學(xué)科，至今已有超過(guò)20年的歷史。如今，數(shù)據(jù)科學(xué)是數(shù)據(jù)中心、深度學(xué)習(xí)和其他眾多應(yīng)用程序的核心要素。NVIDIA的SATURNV系統(tǒng)可以說(shuō)就是一個(gè)縮影，向我們展示了：隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能應(yīng)用程序被納入主流，變得更大、更多樣化，架構(gòu)思維是如何發(fā)生改變的。

根據(jù)Farabet的介紹，盡管SATURNV被視作是一臺(tái)AI超級(jí)計(jì)算機(jī)，但其于2016年搭建的原型機(jī)依舊采用的高性能計(jì)算架構(gòu)，可適用于傳統(tǒng)的科學(xué)工作負(fù)載。這意味著，在搭建該系統(tǒng)的時(shí)候，運(yùn)算節(jié)點(diǎn)間的互聯(lián)互通是備受關(guān)注的一點(diǎn)（SATURNV節(jié)點(diǎn)采用了EDR InfiniBand）。但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模日益龐大、復(fù)雜程度日益加深，其關(guān)注重心也從計(jì)算強(qiáng)度轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)強(qiáng)度。

“這著實(shí)改變了我們對(duì)SATURNV的認(rèn)識(shí)，” Farabet說(shuō)到。“我們從當(dāng)初的關(guān)注于高性能計(jì)算和節(jié)點(diǎn)之間的高性能互聯(lián)，轉(zhuǎn)而開(kāi)始關(guān)注存儲(chǔ)和計(jì)算之間的互聯(lián)，以及云和計(jì)算之間的互聯(lián)?！?/p>

接下來(lái)的是一個(gè)不斷擴(kuò)展的軟件生態(tài)系統(tǒng)——它將支持這種以數(shù)據(jù)為中心的環(huán)境及其相關(guān)的工作負(fù)載，這包括一系列新的工具套件和應(yīng)用程序：包括容器，生命周期管理包和軟件定義存儲(chǔ)。毋庸置疑，這一演變過(guò)程還遠(yuǎn)沒(méi)有停止。