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                  媒體專訪 NVIDIA :攜手百度共建智能搜索

                  業界 作者:SegmentFault 2022-11-28 19:03:33

                  21 世紀初誕生的搜索引擎迄今已有近二十年的發展歷程。伴隨著互聯網技術的發展,今天的搜索引擎已經能夠直接響應用戶的自然語言指令,搜索體驗全面提升,使用場景也深入到了互聯網的每一個角落。


                  百度搜索作為國內最大、全球領先的互聯網搜索引擎,一直以來都致力于搜索技術的研發與探索。人工智能熱潮興起后,百度高度重視 AI 在搜索引擎技術的應用,面向用戶呈現更加智能的搜索體驗。


                  百度的征程離不開合作伙伴的支持。NVIDIA 具備業界領先的 AI 軟硬件技術,與百度發展人工智能戰略、打造智能搜索引擎的需求一拍即合。雙方的合作也超越了技術維度,擴展到了生態建設、人才培養等領域。近日,由百度發起的百度搜索技術創新挑戰賽( STI )就邀請了 NVIDIA 作為加速計算解決方案提供商,本次大賽也成為百度和 NVIDIA 深度合作歷程中的又一個里程碑。




                  本次大賽以“新智能·新搜索”為主題,圍繞人工智能、檢索技術,為參賽團隊提供海量百度搜索脫敏業務數據進行訓練及測試。本次大賽面向全國企業、高校、科研機構、項目團隊及個人廣發英雄帖,旨在挖掘和培養搜索人才,促進業內交流、產教融合,推動算法和技術應用創新。


                  大賽展現了百度與 NVIDIA 共享技術與創新思維的核心理念,反映了兩家公司對智能搜索領域后備人才培養的高度重視。近日,思否社區的記者特別采訪了 NVIDIA 的互聯網解決方案架構總監陳川,并邀請百度搜索平臺首席架構師吳永巍與百度搜索策略部資深工程師石岱庭共同回答有關雙方合作的部分問題。


                  Q:NVIDIA 公司有很多像百度這樣的合作伙伴。在人工智能高速發展的浪潮中,NVIDIA 是如何支持大大小小的合作伙伴利用 NVIDIA 的技術構建自己的人工智能業務和藍圖的?能否逐一解讀?


                  陳川:NVIDIA 是專注于為業界提供加速計算平臺的公司,我們的產品覆蓋了硬件、系統軟件、加速庫、平臺軟件、應用平臺的開發框架等多個層次,涉及 AI 、圖形和高性能計算等領域。在每一個層面,我們都會為合作伙伴和開發者提供開放的合作和支持框架。我們一直致力于為各行業的人工智能深度應用、發展和創新生態提供幫助。


                  對于像百度這樣的頭部合作伙伴,我們有覆蓋不同業務和技術層面的專門團隊來推動全方位的合作,結合 NVIDIA 最新的研究成果與產品技術,根據合作伙伴的發展規劃、重點項目來提供針對性的軟硬件方案和專項加速優化支持。對于中小規模合作伙伴,我們會分享一些面向企業的典型應用及開發部署框架等技術方案,并通過積極參與開發者的生態共建、提供社區支持等方式,支持不同領域的人工智能應用發展。


                  NVIDIA 在自動駕駛、醫療等人工智能技術快速發展的領域還推出了自有的軟硬件平臺方案。我們還構建了云端數據中心上的 LaunchPad 服務,幫助客戶在我們的專用加速計算基礎設施上運行完整的 NVIDIA AI 技術棧,實現 AI 工作流的快速原型設計和測試,從而加速現代應用程序的開發和部署。

                  為了推動行業創新,我們還推出了初創加速計劃來支持各個行業的 AI 創業公司,從產品、技術和市場等多個方面來提供支持。


                  從整個 AI 行業生態來看,我們為頭部客戶、中小合作伙伴和初創企業都提供了非常完整的支持體系。


                  Q:百度與 NVIDIA 之間的合作達到了怎樣的深度?雙方從哪些軟硬件層面開展共同研發、探索,有哪些具體的合作場景?


                  吳永?。喊俣扰c NVIDIA 之間一直秉承強強合作、加速創新的理念來展開交流。我們希望能充分發揮各自領域的技術優勢,實現能力互補,做到技術創新與應用實踐的深度結合,共建繁榮活躍的技術生態。百度與 NVIDIA 都高度關注最前沿的技術創新,并在超大模型、深度學習編譯器、虛擬化技術、索引技術、高速互聯與研發模式革新、軟硬一體優化搜索 AI 模型、超大模型應用落地、極致 AI 算力效能提升等領域進行全方位的深度合作。兩家公司會針對最新軟硬件技術進行聯合優化應用,例如 NVIDIA 的最新 GPU 計算平臺等是最早一批部署在百度的生產環境中,百度會在業界最前沿的應用場景中與 NVIDIA 共同探索創新技術的優化落地等。雙方還會共同探索技術類研究項目,并共同舉辦技術大賽、推動技術社區與生態建設。


                  Q:百度與 NVIDIA 的合作過程中,在 AI 搜索領域有哪些創新的發現與實踐?


                  石岱庭:我們使用NVIDIA 訓練卡,高效訓練了“知一”搜索跨模態大模型。該模型持續學習全網文本、圖片、視頻、結構化等異構信息,構建了業界領先的模型能力?!爸弧币言诎俣人阉饕嬷腥鎽?,可以更準確地理解用戶輸入的文本、語言、照片等信息,給用戶提供更符合預期的結果,并可以和用戶進行多輪對話交互。


                  陳川:近年來,像百度“知一”這樣的超大規模預訓練模型發展非常迅速,模型的參數規??焖僭鲩L到了千億、萬億級別。NVIDIA 一直致力于幫助合作伙伴加速超大規模模型的訓練過程。一方面,我們發布了開源的 Megatron-LM 訓練框架,推出了超大模型訓練的 SuperPod 系統參考設計,在 AI 領域的權威 MLPerf 榜單也一直占據領先地位;另一方面,除了高性能 GPU,我們在系統網絡通信、并行訓練的軟件框架等方面都提供了深度的優化加速支持。在跨多模態領域,我們對圖像和視頻的解碼預處理環節都提供了加速支持。


                  與百度的合作過程中,我們還提供了 GPU 計算專家團隊的專門支持,幫助百度分析底層的性能瓶頸,針對大模型的變長代碼、推理性能量化提升等領域開展合作。我們還同百度共同改進深度學習編譯器、優化 GPU 算法和通信效率,從而在百度自身的高性能計算集群上實現最佳的訓練性能。


                  Q:創新人才的培養是人工智能產業發展的動力源泉之一。NVIDIA 怎樣看待這一方面?NVIDIA 采取了哪些努力推動行業后備人才建設?NVIDIA 與百度本次在大賽上的合作都有哪些可以為參與者帶來的價值?


                  陳川:人工智能產業離不開創新人才培養,這也是 NVIDIA 一直非常重視的層面。NVIDIA 在很多前沿領域的問題研究上與眾多高校和研究機構合作,也資助了很多研究項目,為其提供先進技術支持。 NVIDIA 還在努力耕耘和支持開發社區,為開發社區提供全方位的技術培訓資料、開放研究成果和開源代碼。我們還會為高校提供 NVIDIA 深度學習培訓中心 (DLI) 的動手實驗課程,幫助高校進行 AI 計算與數據科學的應用開發實戰培訓。


                  每年我們還會有面向全球的 GTC 大會,吸引了成千上萬的全球合作伙伴和開發者共同參與。我們也在積極支持百度的 Paddle 峰會,共同培育 AI 開發生態。百度搜索技術創新挑戰賽也是我們與百度搜索共同發掘和培養這一領域中人才資源的合作嘗試。我們和百度為大賽聯合提供了最新架構的 GPU 計算平臺和技術支持,以及大賽培訓視頻、直播講座等,希望能夠幫助有創新能力的開發者在競賽中發揮出最好的實力。


                  在開源社區的人才培養方面,我們有很多平臺級別的加速庫都已經貢獻到了開源社區,幫助客戶、合作伙伴與開發者通過開源的方式來共享我們的成果,加速人工智能的行業應用落地。我們也會同開源社區開展橫向合作,大家相互貢獻,最終幫助客戶基于市面上流行的基礎開源開發框架,來結合我們的GPU 加速能力實現計算加速。


                  Q:NVIDIA 作為 GPU 的發明者,是怎樣將自身在 GPU 多年的優勢轉化為人工智能領域的領先技術動能?如今人工智能研究進入深水區,模型愈加龐大、對數據存儲、傳輸的要求愈加苛刻,同時 AI 專用加速器成為新的流行范式,NVIDIA 如何應對這樣的挑戰?


                  陳川: NVIDIA 一直專注于利用 GPU 的通用性和編程性的優勢,通過我們的技術與性能的持續提升來支持不斷增長的、廣泛的計算需求。NVIDIA 的 GPU 在圖形計算、科學計算和 AI 領域都提供了一流的加速能力,獲得了極為廣泛的應用。如今,我們不僅看到了 AI 領域的超大模型計算需求,同樣也看到了諸如元宇宙數字孿生等領域的高復雜度、高解析度仿真渲染這樣的需求,以及傳統的高性能計算與 AI 結合的計算需求。這些需求對未來數據中心的數據處理、通信和計算基礎架構提出了極高的性能和通用性要求。發展到今天,NVIDIA 已經擁有了覆蓋 GPU、CPU 和 DPU 芯片產品,以及上層的平臺應用開發框架的完整的全棧解決方案。


                  我們即將上市的 Grace Hopper 超級芯片將 NVIDIA 的頂級 GPU 性能與我們自研的 Grace 高性能 CPU 結合在一起,在單個超級芯片中實現了超高帶寬的通信能力,從而更好地支持下一代 HPC 和人工智能計算集群的建設。這樣可以幫助我們的客戶以更好的性能支撐未來更大的數據集、更復雜的模型與多樣化的計算負載。


                  NVIDIA 未來還是會專注于做好自己的產品,為市場提供最好的通用加速計算服務,并同廣大的合作伙伴不斷開拓新的市場機遇。


                  Q:機器學習與在線搜索是兩個能耗較高、碳排放較高的領域,百度與 NVIDIA 如何共同解決能耗和碳排挑戰,為節能減排目標做出積極貢獻?


                  陳川:NVIDIA 的加速計算平臺本質上就是通過更少的硬件和能耗來幫助客戶提升性能,為客戶增效的同時降低成本。我們可以用 GPU 服務器提供十倍甚至幾十倍數量的 CPU 服務器達到的性能,這樣不僅能夠提升計算速度,同時可以減少整個數據中心中機柜、網絡、電源的投入,大大降低整體建設成本,減少整體的碳排放,幫助客戶提升 ESG 管理。

                  我們也一直在同百度在各種特定計算負載上共同合作,通過深入地優化分析建立軟硬件一體化的協同方案,從而提升效能。這樣不僅能幫助百度內部的業務實現降本增效,百度云也在把這些成果直接提供給外部客戶,幫助整個云行業實現節能減排。


                  Q:請問陳川老師,您個人負責 NVIDIA 的哪個部門,這個板塊當前的成果和未來的發展方向是怎樣的?基于您個人的經驗,您對人工智能產業未來的走向有哪些看法?例如云邊端的深度融合、更少的訓練樣本量、人工智能研究的平民化、大眾化等。


                  陳川:我負責 NVIDIA 互聯網解決方案架構團隊。目前在人工智能的應用落地和人才儲備上,互聯網行業整體都是領先于傳統行業的。人工智能技術已經非常廣泛地應用在了線上內容理解、創作、智能交互、廣告推薦和搜索等領域,為互聯網產業創造了很多核心價值。隨著 AI 能力和基礎加速計算速度的不斷提升,我們預期超大 AI 模型能夠進一步提升這些領域的能力,并在更多產業推動 AI 的多元化應用。


                  我們看到AI 計算在自動駕駛等新興領域發展得非常迅猛。隨著 AI 在數字孿生、物理世界仿真等場景加深應用,AI 也將在云邊端與業務實現深度結合。NVIDIA 也將在云邊端基于我們的 GPU 硬件提供一致性的開發框架和體驗,幫助客戶和合作伙伴加快應用的開發到落地部署的過程。


                  Q:請您對本次大賽的參賽選手給出一些建議和寄語。他們怎樣才能取得好成績,NVIDIA 提供了哪些支持,選手可以到哪些社區尋找資源?


                  陳川:NVIDIA 非常高興能夠攜手百度來合作本次的百度搜索技術創新挑戰賽。我們期望這次比賽不僅能夠幫助我們在搜索領域發現創新的想法,發掘優秀人才,也能夠為優秀的選手提供前沿的 AI 技術支持,為他們創造共同交流學習和實踐的平臺。


                  我們和百度一起為大家提供了基于最新技術的 GPU 計算平臺,也提供了相應的培訓視頻課程、直播講座,希望能夠幫助各位有創新能力的開發者發揮出最好的實力。大家也可以從百度的 Paddle 社區、NVIDIA 的開發者社區和深度學習培訓中心獲取相關的技術資源。最后也祝各位選手能夠發揮出自己最好的實力,在比賽中取得優異的成績。


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