集微網(wǎng)報(bào)道 ChatGPT等生成式AI系統(tǒng)的發(fā)布將推動(dòng)AI未來(lái)長(zhǎng)達(dá)十年的繁榮，也將生態(tài)的問(wèn)題推至前臺(tái)。
一方面借助大模型AI在各行各業(yè)將加速落地，另一方面在部署AI方案時(shí)面臨眾多制約，如封閉的開(kāi)發(fā)平臺(tái)、缺乏專業(yè)知識(shí)、資源的限制等，業(yè)界也在思變。
一些觀點(diǎn)認(rèn)為，開(kāi)發(fā)者在應(yīng)用AI滿足多樣化行業(yè)需求方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，如果開(kāi)發(fā)者在硬件和軟件的選擇上受到限制，那將阻礙全球AI的應(yīng)用和價(jià)值創(chuàng)造。因而，自由選擇最適合需求的硬件軟件的開(kāi)放生態(tài)將是解決之道。
解綁軟硬件
正如英特爾公司高級(jí)副總裁兼網(wǎng)絡(luò)與邊緣事業(yè)部總經(jīng)理Sachin Katti所言，如何使用戶輕松地部署、調(diào)用、管理AI？這不僅需要異構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施支持，還需要構(gòu)建一個(gè)開(kāi)放的、支持AI運(yùn)行的不同基礎(chǔ)架構(gòu)、可助力開(kāi)發(fā)者快速AI部署的軟件生態(tài)。
這也意味著軟件和硬件的“解綁”。
如果能打通軟硬件捆綁的“樊籠”，那也意味著更多的開(kāi)發(fā)者，并不需要了解大模型Transformer有多少層，Transformer中的Prompt如何進(jìn)行處理；不需要了解硬件的底層架構(gòu)，通過(guò)開(kāi)放軟件建模之后就能進(jìn)行調(diào)用和調(diào)優(yōu)進(jìn)行部署。
顯然，這對(duì)業(yè)界來(lái)說(shuō)是絕對(duì)的利好。
但隨之而來(lái)的質(zhì)疑不僅在于開(kāi)放生態(tài)的實(shí)用性，眾多開(kāi)發(fā)人員仍面臨在某一個(gè)封閉生態(tài)投入太多、遷移難度和成本太大的困擾。
借助AI的力量，這些挑戰(zhàn)或?qū)⒂卸狻Ｓ⑻貭柟靖笨偛�、英特爾中�?guó)軟件生態(tài)事業(yè)部總經(jīng)理李映在接受集微網(wǎng)采訪時(shí)表示，以往從某個(gè)生態(tài)轉(zhuǎn)換到另一個(gè)生態(tài)對(duì)開(kāi)發(fā)者的挑戰(zhàn)是眾多的學(xué)習(xí)曲線，需要花眾多的時(shí)間和投入。但在AI出現(xiàn)之后，通過(guò)AI的方法可以較為便利地將遷移成本降得更低。未來(lái)從CUDA轉(zhuǎn)到其他開(kāi)放生態(tài)，原有封閉生態(tài)產(chǎn)生學(xué)習(xí)曲線的壁壘會(huì)慢慢消失。
到如今，對(duì)CUDA封閉生態(tài)發(fā)起的挑戰(zhàn)者既有老牌勁旅，也有產(chǎn)業(yè)新貴。首要問(wèn)題是，這些挑戰(zhàn)者能否構(gòu)筑出足夠好用的生態(tài)，讓眾多AI開(kāi)發(fā)者轉(zhuǎn)向，打破業(yè)界對(duì)英偉達(dá)的路徑依賴？
積極備戰(zhàn)
谷歌作為先行者，在這方面做了諸多的嘗試，并取得了一定的成效。
而OpenCL則以開(kāi)源為利器，OpenCL支持多種編程語(yǔ)言和環(huán)境，并提供豐富的工具來(lái)幫助開(kāi)發(fā)和調(diào)試，可同時(shí)利用CPU、GPU、DSP等不同類型的加速器來(lái)執(zhí)行任務(wù)，并支持?jǐn)?shù)據(jù)傳輸和同步。此外，OpenCL支持細(xì)粒度和粗粒度并行編程模型，可根據(jù)應(yīng)用需求選擇合適模型提高性能和效率。
而今英特爾也在全面發(fā)力，不止在CPU、NPU、GPU和Gaudi加速器硬件領(lǐng)域不斷迭代和擴(kuò)展，還推出了開(kāi)放的、模塊化的開(kāi)發(fā)者云平臺(tái)和面向客戶端及邊緣端的OpenVINO工具，使代碼只需編寫一次即可部署在多種計(jì)算架構(gòu)上，以全面促進(jìn)AI從云到端的部署。
“通過(guò)采用不同的硬件，可優(yōu)化AI工作負(fù)載，開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)則助力開(kāi)發(fā)者加快開(kāi)發(fā)自己的模型，并輕松部署在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，從而提高效率和生產(chǎn)力，創(chuàng)造更多的價(jià)值，讓AI無(wú)處不在。”Sachin Katti指出。
不止如此，通過(guò)與領(lǐng)先的軟件供應(yīng)商 Red Hat、Canonical和SUSE合作，英特爾還為其發(fā)布的企業(yè)軟件提供經(jīng)英特爾優(yōu)化的發(fā)行版，以確保這些軟件面向全新英特爾架構(gòu)進(jìn)行了性能優(yōu)化。此外，英特爾將繼續(xù)為包括PyTorch和TensorFlow在內(nèi)的AI與機(jī)器學(xué)習(xí)工具和框架作出貢獻(xiàn)。英特爾CTO Greg Lavender表示，英特爾將抓住機(jī)遇，持續(xù)優(yōu)化軟件，以獲得最佳的性能和規(guī)模。
而開(kāi)放生態(tài)要在AI領(lǐng)域生根，或仍需要時(shí)間和創(chuàng)新護(hù)法。
一名資深軟件開(kāi)發(fā)人員告訴集微網(wǎng)，CUDA已經(jīng)存在了近20年，對(duì)于高度并行的自定義計(jì)算（不是標(biāo)準(zhǔn)的深度學(xué)習(xí)層）來(lái)說(shuō)，仍將是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)軟件。但對(duì)于深度學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，開(kāi)放生態(tài)或會(huì)做得很好。
“對(duì)與CUDA競(jìng)爭(zhēng)的開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)來(lái)說(shuō)，還需要努力發(fā)展成熟來(lái)獲得市場(chǎng)和心智份額。英特爾、AMD等需要通過(guò)有競(jìng)爭(zhēng)力的性能和更低的成本來(lái)逐步打開(kāi)市場(chǎng)，并持續(xù)付諸實(shí)踐，才能發(fā)揮和提升開(kāi)放生態(tài)的有效性和實(shí)用性。”上述人士建議道。
歷史的教訓(xùn)
從目前來(lái)看，在深度學(xué)習(xí)的Training階段，GPU成為一項(xiàng)事實(shí)的工具標(biāo)準(zhǔn)，英偉達(dá)也一家獨(dú)大。因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)的核心已經(jīng)不是單純的芯片本身，而是基于芯片加速背后的整個(gè)生態(tài)圈，提供足夠友好、易用的工具環(huán)境讓開(kāi)發(fā)者迅速獲取到深度學(xué)習(xí)加速算力，從而降低深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)+訓(xùn)練加速的整體TCO和研發(fā)周期，在這方面不得不說(shuō)CUDA建立了深厚的護(hù)城河。
在云端推斷環(huán)節(jié)，由于海量的推斷請(qǐng)求仍然是計(jì)算密集型任務(wù)，CPU在推斷環(huán)節(jié)再次成為瓶頸。但在云端推斷環(huán)節(jié)，GPU不再是最優(yōu)的選擇，阿里云、Amazon、微軟Azure等都紛紛探索云服務(wù)器+FPGA模式替代傳統(tǒng)CPU，以支撐推斷環(huán)節(jié)在云端的技術(shù)密集型任務(wù)。
隨著AI應(yīng)用的爆發(fā)，越來(lái)越多的AI將落地于邊緣端，由于ASIC、NPU、FPGA等各有擁躉，在深耕不同領(lǐng)域的同時(shí)，逐漸由AI軟件演進(jìn)到軟件+芯片是自然而然的路徑，也將形成繽紛的生態(tài)。
因而，AI從云端至邊緣端的部署也讓開(kāi)放或封閉生態(tài)正面對(duì)決，但路線或有不同、節(jié)奏或有快慢。
業(yè)內(nèi)人士直言，從技術(shù)角度來(lái)講，很難區(qū)分封閉生態(tài)和開(kāi)放生態(tài)的伯仲，無(wú)論是用戶體驗(yàn)、性能等等，真正的區(qū)別是戰(zhàn)略選擇和速度的問(wèn)題。
回溯歷史，無(wú)論是在PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)還是萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代，最開(kāi)始時(shí)一定是封閉生態(tài)。
李映提到，參考PC時(shí)代的蘋果，以及更早的IBM小型機(jī)時(shí)代，由于這是新市場(chǎng)，需要速度，而在需要速度的時(shí)候封閉的生態(tài)發(fā)展會(huì)更快，不需要權(quán)衡太多。
但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，開(kāi)放生態(tài)將迎來(lái)最終的勝利，這是一場(chǎng)長(zhǎng)期的比賽。“從IT多年發(fā)展歷程來(lái)看，開(kāi)放的AI生態(tài)一定會(huì)迎頭趕上，而且會(huì)是最后的贏家。這個(gè)贏并不只代表營(yíng)收如何，而是從創(chuàng)新、從整個(gè)產(chǎn)業(yè)角度來(lái)說(shuō)是必然的。”李映重申了對(duì)AI開(kāi)放生態(tài)的信心。
