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《财富》封面：全球爆红的ChatGPT是如何诞生的？

科学专业荣誉退休教授加里·马库斯，对以深度学习为中心的人工智能开发策略持怀疑态度。他认为，生成式人工智能“将对社会结构产生切实的、迫在眉睫的威胁”。他表示，GPT-3和ChatGPT等系统将生成虚假信息的成本降低到接近于零，可能会掀起虚假信息泛滥的狂潮。马库斯表示，我们甚至已经看到了第一批受害者。程序员发布和回答编程问题的网站Stack Overflow已经不得不禁止用户提交ChatGPT生成的回答，因为这种貌似合理实则错误的回答已经令该网站疲于应付。科技资讯网站CNET开始使用ChatGPT生成资讯文章，但后来发现，由于许多文章存在事实性错误，不得不对它们进行更正。对有些人而言，真正的风险是ChatGPT能够编写准确的代码。网络安全公司Check Point的研究副总裁玛雅·霍洛维茨表示，她的团队可以用ChatGPT设计每一个阶段的网络攻击，包括杜撰一封令人信服的钓鱼邮件，编写恶意代码，以及逃避常见的网络安全检查等。她警告称，ChatGPT基本可以让不懂编程的人成为网络罪犯，“我担心未来会发生越来越多网络攻击”。OpenAI的穆拉蒂表示，公司也有同样的担忧，因此正在研究如何“调整”其人工智能模型，使它们不会编写恶意软件，但这绝非易事。有无数批评者和教育工作者痛斥，学生很容易使用ChatGPT作弊。纽约、巴尔的摩和洛杉矶的校区均禁止学校管理的网络访问聊天机器人，澳大利亚的一些高校表示，将转为通过有专人监考的书面考试评估学生。（OpenAI正在开发更便于检测人工智能生成文本的方法，包括可能在ChatGPT生成的文本上添加数字“水印”。） 2022年，ChatGPT最初的开发方式还引发了人们对道德方面的担忧。《时代》（Time）杂志调查发现，在开发过程中，OpenAI聘请了一家数据标记公司，这家公司雇佣肯尼亚的低薪员工识别包含不良语言、色情图片和暴力内容的段落。报道称，一些员工因此出现了精神健康问题。OpenAI在一份声明中对《时代》杂志表示，数据标记工作“是最大程度减少训练数据中的暴力和色情内容以及开发可检测有害内容的工具的必要步骤”。免费提供ChatGPT使OpenAI能够获取大量反馈，从而帮助其完善未来的版本。但OpenAI未来能否维持其在语言人工智能领域的主导地位，仍是个未知数。伦敦人工智能公司Faculty的创始人兼CEO马克·华纳表示：“历史上，对于这种高度通用的算法，我们所看到的是，它们并没有达到足够可靠的程度，能够保证一家公司独占全部回报。”例如，面部识别和图像识别技术最早的开发者是谷歌和英伟达（Nvidia）等科技巨头，但现在它们已经无处不在。法院和监管部门也可能对生成式人工智能所依赖的数据飞轮横插一脚。向加州联邦法院提起的一起金额高达90亿美元的集体诉讼，可能对该领域产生深远影响。该案原告指控微软和OpenAI使用程序员的代码训练GitHub的编程助手Copilot，没有承认程序员的功劳或者对程序员予以补偿，违反了开源许可条款。微软和OpenAI均拒绝就该起诉讼发表意见。人工智能专家表示，如果法院判决原告胜诉，可能会阻碍生成式人工智能的繁荣：大多数生成式人工智能模型都是使用从互联网上搜刮的材料进行训练，并没有取得许可或支付报酬。作为该案原告代理人的律师事务所，最近还提起了一起类似诉讼，指控Stability AI和Midjourney未经许可，在训练数据中使用了有版权保护的美术作品。盖蒂图片社（Getty Images）也对Stability AI提起了版权侵权诉讼。另外一个问题是，立法者可能通过法律，授予创作者禁止将其创作的内容用于人工智能训练的权利，例如欧盟的立法者正在考虑这样做。与此同时，OpenAI的竞争对手并没有坐以待毙。据《纽约时报》（New York Times）报道，失去搜索领域主导地位的可能性，已经促使谷歌高管发布了“红色警报”。报道称，谷歌CEO桑达尔·皮查伊已经多次召开会议，重新制定公司的人工智能策略，计划发布20款支持人工智能的新产品，并将在今年发布搜索聊天界面的演示版本。谷歌拥有一款强大的聊天机器人LaMDA，但由于担心一旦该产品被滥用可能影响公司信誉，因此一直未对外发布。据《时代》杂志引用谷歌的内部报告和匿名知情人士的话称，现在，公司计划以ChatGPT为标杆“重新评估”其风险承受能力。该杂志报道称，谷歌还在开发一款文本转图片的生成系统，与OpenAI的DALL-E等产品竞争。当然，目前尚不确定聊天机器人是否代表了搜索行业的未来。ChatGPT经常会杜撰信息，这种现象被人工智能研究人员称为“幻觉”。它无法可靠地引用其信息来源，或简单地提供链接。现有版本无法访问互联网，因此无法提供最新信息。马库斯等人认为，幻觉和偏见是大语言模型存在的根本问题，需要彻底重新思考它们的设计。他表示：“这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” “这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” ——纽约大学认知科学专业荣誉退休教授加里·马库斯其他人预测，这些问题将在一年内得到解决，其中包括OpenAI的投资人霍夫曼和维诺德·科斯拉。穆拉蒂则更加慎重。她说道：“我们到目前为止一直遵循的研究方向，目的是解决模型的事实准确性和可靠性等问题。我们正在继续朝着这些方向努力。” 事实上，OpenAI已经公布了对另外一个版本GPT的研究。该版本名为WebGPT，可以通过查询搜索引擎和汇总查询到的信息来回答问题，包括对相关来源的注释。WebGPT依旧不完美：它会接受用户问题假设的前提，然后查找确证信息，即使这个前提是错误的。例如，在被问到盼望某件事情发生是否能令其真实发生时，WebGPT的回答是：“你确实可以通过思考的力量，使愿望成真。” 阿尔特曼极少在公开场合热烈讨论人工智能。在谈到人工智能的时候，他可能听上去像是一位幻想思想家。在旧金山举办的风险投资活动上，当被问到人工智能的最佳状况时，他夸张地说道：“我认为最好的情况好到令人难以想象……好到谈论它的人会令人觉得这人是个疯子。”他突然又将话题转回到OpenAI核心的反乌托邦主题：“我认为最糟糕的情况是，我们所有人都死去。”（财富中文网）翻译：刘进龙审校：汪皓来源：金色财经

金色财经2023-02-01

【研报透市】两天股价暴涨3倍！ChatGPT、AIGC爆火，券商：万亿市场开启，互联网奇异点正逐渐临近

开花，ChatGPT是又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展，互联网奇异点正逐渐临近。　　东吴证券指出，GPT的升级增强了AIGC能力，释放更多潜在市场空间。AIGC在内容生成中的渗透率将快速提升，应用规模快速扩增。根据Gartner《2021年预测：人工智能对人类和社会的影响》，到2025年AIGC产生的数据将占所有数据的10％，而该比例在2021年不足1％。而量子位智库根据现有技术及需求成熟度预测，2030年AIGC市场规模将超过万亿人民币。　　ChatGPT横空出世，利好相关基础设施和应用　　投资机会上，东吴证券指出，ChatGPT上线象征着文本类AI进入新阶段，利好其基础设施及应用。　　算法、数据、算力是AI大模型训练的基础，建议关注基础设施相关标的：科大讯飞、海天瑞声、拓尔思等；　　ChatGPT上线推动文本类AI渗透于文本生产、智能批阅等应用领域，同时其对训练模型的改进对AIGC的全面发展有广泛意义，建议关注在相关领域布局的：微软、Meta、百度、阅文集团、中文在线、粉笔等。

金融界2023-01-30

科大讯飞预计2022年归母净利润同比下降60%-70%

持续加厚AI核心技术研发底座，自主研发深度学习训练和推理框架，并完成基于国产AI芯片的国产软硬件适配，国产化平台已常态化应用于AI算法研发；完成基于国产AI芯片的学习机等硬件产品研发，基于国产化服务器的AI云平台集群正式上线。实现核心技术底座自主可控，让AI产业发展根植在自主创新的根基上，为未来夯实了可持续发展的基本面。（三）归母净利润影响因素分析报告期内，公司归母净利润4.67-6.23亿元，除上述因素外，主要影响因素还包括公司持股的三人行、寒武纪、商汤等金融资产因股价波动导致公允价值变动收益金额较上年同期减少约5.87亿元。综上所述，2022年公司进一步夯实了人工智能产业国家队的地位，自主可控再上新台阶。在当前人工智能产业持续迎来更有利的产业发展环境下，公司将在更加坚实的基础上，更高质量地推动技术进步与产业发展。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-01-29

新名词来了，涨5%的AIGC是什么？

022年以来AIGC应用多点开花，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展。对于分不清各种细分概念的投资者，既想布局处于放量前夕的新技术(AIGC)，又想要布局进入加速放量期的国产替代细分方向(操作系统等)，可以关注软件ETF(515230)和计算机ETF(512720)。说到元宇宙，游戏被业界普遍认为是最有可能率先实现“元宇宙”的领域，今日表现也较为亮眼，游戏沪港深ETF和游戏ETF分别收涨3.11%和2.75%。游戏产业天然就具有虚拟场域以及玩家的虚拟化身。根据安信证券提出的元宇宙投资框架，游戏属于元宇宙应用的“内容与场景”端，硬件及软件(VR/AR/MR/AIGC)等技术成熟后，游戏端或是元宇宙产业链 to C 流量端。预计2025年中国云游戏市场规模达342.8亿元，云游戏或将打破终端壁垒。还要考虑到最近又放了一大批版号，2022年12月28日，国家新闻出版署下发2022年进口版号，共下发44个进口网络游戏版号，其中移动版号数量33个，客户端版号数量9个，主机游戏版号数量2个。其实此次版号下发数量是超市场预期的，特别是腾讯获得的端游和手游版号大作数量较多，有望拉动2023年游戏行业流水复苏。可以关注游戏沪港深ETF(517500)和游戏ETF(516010)。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-01-04

邮储银行朱峰：两大“硬核科技”加速数字化转型，惠民利民是科技创新永恒方向

重塑智能高效服务流程，在营销领域，利用深度学习算法，构建精准用户画像，洞察客户潜在需求，进行差异化服务；在运营领域，通过感知技术、认知技术与RPA技术相结合，优化营运业务处理流程，打造出能够进行业务决策和业务处理的数字员工，解决自动化处理的“最后一公里”；在管理领域，在安保监控、固定资产管理等领域应用物联网、5G移动通信技术，提升管理智能化水平。　　二是搭建多元融通服务渠道，在线下探索视觉技术与业务场景深度融合，拓展数字员工服务触达，推动网点向多模态、沉浸式、交互型智慧网点升级；在线上探索构建互动式新一代线上金融服务入口，实现服务渠道多媒体化、轻量化和交互化，推动金融服务云上办；利用物联网、移动通信技术突破物理网点限制，建立人与人、人与物、物与物之间智慧互联的服务渠道，打造全渠道金融服务能力。　　三是打造数字绿色服务体系，在普惠金融方面，发挥“AI+大数据”作用，构建图谱评估企业经营状况，捕捉客户深层次需求；在农村金融方面，能够借助物联网、电子围栏等技术，提升数据采集、分析能力，让“动产”转换为“不动产”，支持乡村振兴战略落地；在绿色金融方面，运用数字技术开展绿色定量定性分析，利用多媒体智能分析，促进绿色金融“可贷可控”。　　四是强化金融客户服务水平，强调无隔阂、无障碍、无边界的金融服务，推出民族语音服务、手语数字人服务，突破交流隔阂，利用虚拟现实、增强现实技术实现引导式学习，完善大字版、乡村版等适老化、普惠化新产品，促进移动化与智能化技术的深度融合，探索视频银行、云柜员等新金融服务模式。　　朱峰表示，面向未来，我们将继续践行国有大行责任，大力发展金融科技，推动数字化转型，助力实体经济发展，努力在新时代展现新作为、彰显新担当。

金融界2022-12-27

百度袁佛玉：AI最快40天搭建一个独立元宇宙

筑。”袁佛玉表示，百度在人工智能芯片、深度学习框架、大模型等领域，均具备全球领先的自研技术，这使得百度可以发挥AI与云的优势，通过提供云智一体的元宇宙基础设施，以开放合作的方式帮助客户搭建元宇宙空间、发展元宇宙业务。　　袁佛玉透露，百度打造了全球首个独立元宇宙底座“希壤MetaStack”，帮助企业从0到1快速搭建独立的元宇宙。基于人工智能，百度将一个独立元宇宙的开发周期，从6个月到1年，缩短到最快40天。

金融界2022-12-22

浪潮信息刘军：AI新时代，智算力就是创新力

精度的计算类型支持，并支持国内外主流的深度学习的框架、数据库、数据集以降低用户的学习成本。大模型成为AIGC算法引擎第二，大模型。大模型正在成为AIGC的算法引擎，今天大家看到的DALL・E或者Stable Diffusion的背后都是大模型在驱动。大模型使得AI从五年前的”能听会看”，走到今天“能思考、会创作”，下一步甚至于到“会推理、能决策”的进步。但是我们知道大模型带给我们的是在算力方面巨大的挑战。如何能够把大模型的能力交付到众多的中小企业中，帮助他们实现智能化的转型，是我们今天要去解决的重要课题，所以在这方面我们认为Model as a Service（MaaS）是比较好的一种方式。今天，在大模型的能力加持下，AIGC，包括文本生成、文生图以及虚拟数字人等应用都会快速的进入到商业化阶段。 “源1.0”是浪潮去年推出的中文语言巨量模型，拥有2457亿参数，在众多的评测里面表现出了非常优异的成绩。团队围绕深度学习框架、训练集群IO、通信开展了深入优化，构建了面向大模型的软硬件协同体系结构，训练平台的算力效率达到45%，这遥遥领先于GPT-3、MT-NLG这样的大模型。同时，通过在AI编译器与深度学习推理框架上的优化，“源”已经实现了对多元AI芯片的支持。下面分享几个基于“源1.0”构建的实际应用案例：第一个案例是AI剧本杀。剧本杀是大家比较熟悉的游戏，一位开发者基于“源1.0”构建了一个AI角色来和人类玩剧本杀，玩到最后其他人类玩家都很难察觉到自己是在和AI一起玩剧本杀，因为AI在这里面所表现出来的场景理解能力、目的性对话能力是我们在传统的AI算法上面很难见到的。目前项目已经在GitHub上开源，大家感兴趣可以尝试。第二个案例，上海一个开发者群体基于“源1.0”构建了数字社区助理，类似于给我们的居委会打造了一个教练员，通过让AI模拟来居委会咨询的居民，提升社区工作者应对居民突发状况服务的能力，这种将大模型反向应用于教培领域的案例给AI发展带来了更多想象空间。最近，大家都在讨论ChatGPT，简单来说它就是基于大模型的面向长文本、多轮对话的AIGC应用。其实我们基于“源1.0”也开发了公文写作助手。现在大家希望有个助手来协助写总结报告、学习体会，所以我们希望打造一个写作助手来帮助大家进行长本文创作。其中，我们突破了可控文本内容生成技术，解决了长文本内容偏移问题，生成文本的语义一致性高达96%。这样的优化使得我们的中文写作助手能够带来非常惊艳的效果，目前我们的产品处于内测阶段，欢迎大家来申请使用。我们把“源”大模型应用在浪潮自己的业务上，赋能自身业务智能化转型。浪潮信息是中国最大、全球第二的服务器厂商。我们拥有一个覆盖非常广泛的客户服务系统，传统的智能客服更多是基于规则和提炼的知识来构建的问答系统，这样的问答系统大部分情况下是不能帮客户满意地解决问题的。今天基于“源1.0”构建的浪潮信息智能客服可以进行长文本的内容生成，能够持续地多轮对话，同时非常重要的是它不仅仅是基于知识规则而构建的问答系统，它可以自己去阅读和服务器相关的产品技术文档，我们说它可谓是服务器的“服务大脑”，在它的支撑下，浪潮信息的客户服务效率得到了大幅的提升，这个项目荣获了《哈佛商业评论》鼎革奖，即年度新技术突破奖。元宇宙需要强大的算力基础设施第三，元宇宙。大家可能会惊奇元宇宙需要算力吗？我们告诉大家，元宇宙非常需要算力。元宇宙的构建有四个大的作业环节，协同创建、高精仿真、实时渲染、智能交互，每一个环节上面都需要大量算力做支撑。比如说，在高精仿真的阶段，要实现元宇宙场景中逼真的、符合物理定律的仿真，不仅需要AI计算，同时还需要HPC算力。在图形渲染环节，不仅传统的光线追踪、路径追踪等图像渲染算法需要大量算力，当今基于AI的DLSS等算法也需算力支撑。到了最后的智能交互环节，今天所看到的数字人、多轮的语言交互等等，它背后都是基于算力才得以实现，这就是为什么说元宇宙需要强大的算力支持。今年浪潮信息推出的MetaEngine元宇宙服务器就是为了应对这样的算力挑战，有兴趣的可以看下我们如何基于MetaEngine来创建虚拟数字人和数字孪生的全过程。为了推动了元宇宙的快速落地，上个月青田人民政府和浪潮信息和我们合作伙伴谷梵科技一起，签约建设国内首个元宇宙算力中心，用于支撑在青田、浙江乃至于长三角在元宇宙的数字空间创建、数字产业发展，支撑数字经济、数实融合的发展。我的演讲到此结束。谢谢大家！

美通社2022-12-20

英伟达与微软合作打造云人工智能超级计算机

司还将合作优化微软的DeepSpeed深度学习优化软件。　　Nvidia的全套AI工作流程和软件开发工具包将提供给Azure企业客户。

金融界2022-11-17

DuDuLab：流淌着“百度基因”的AIGC+NFT项目

在于图像的包容性与多样性，而AI在经过深度学习后，能够驾驭不同的艺术风格来创造出具有新生命的艺术画作，换句话说AI在NFT的开发创作上具有天然的适配性。 NFT社交 - AI语音聊天自从BAYC的面世，NFT在社交领域也开启了新征程，而NFT的社交属性除了去年爆火的传统意义上的social以外，在近期似乎对话式AI也进入了NFT领域，例如NFT预料房、NFT AI对话等赛道逐渐兴起，使得NFT在社交纬度又多了一个新兴视角。对话式 AI是一种综合运用多种技术的复杂的人工智能形式，能够使人机间实现类似于真人的交互。复杂系统能够识别语音和文本、理解意图、识别特定语言的习语和格言，并且能够以适当的自然语言做出回应。百度以搜索起家，有着海量的搜索资源来充沛自身的AI语料库，适配于不同中文语境，在去年开发出的第一个底层AI对话模型plato更是能够在理解中文语意的情况下精准地进行AI实时文本交流。想象一下，如果将百度的虚拟人与AI对话模型结合，就完成了虚拟人实时语音对话，陪伴式超写实虚拟人估计很快就是进入大众视野，再加上NFT天然的唯一性与品牌营销属性，即可打通「NFT+AI+虚拟人」全链路。百度AI对话-虚拟人度晓晓三、DuDuLab-基于AI下一代NFT运营模式 DuDuLab DuDuLab是由百度孵化的NFT项目团队，其主体形象是百度第一大IP形象——小度熊，小度熊形象经过15年的沉淀，在形态和特征上进行了无数次的修正与优化，在百度用户体验部（大UE）的主导设计下，于2014年4月以小度熊的形象最终呈现。同时，结合了百度产品文化，形成了一组鲜活的品牌形象——百度熊孩子家族。 DuDuLab - DuDu DuDuLab创新化NFT AIGC运营模式 NFT项目其实更象是IP类项目，但是目前市场上大部分的NFT项目把「IP的定义」给曲解了，真正意义上的IP项目，例如迪斯尼、漫威等等，不难会发现这些项目的共同点是他们依托于文字、视频、动画、电影等这种的叙事手段，去呈现他的IP形象，介绍IP的由来、渊源以及IP人物间的关系。但是目前市面上大部分NFT项目都只是单纯的一张PFP图片。 DuDuLab NFT项目为DuDu的一生经历构建了一部长篇小说来搭建「DUDU Island」社区以及树立DuDu的IP形象，小说融合了全球80%来自不同种族、不同国家、不同阶层的文化，该小说完结后将到达100万字，也是目前全球首个将AI融入到运营模式中的NFT项目。而在小说中也暗藏NFT项目的「共识」，对于DuDu来说，共识来源于每个民族每个国家的文化，因此来自全球各地的用户都能在DuDu小说背景故事中找寻到他们对应的民族文化，从而找到自己在DuDuLab的归属感。小说融合了全球80%来自不同种族、不同国家、不同阶层的文化，该小说完结后将到达100万字，也是目前全球首个将AI融入到运营模式中的NFT项目。 DuDuLab - AIGC生成背景故事与插图 DuDuLab如何在熊市一骑绝尘背景构建 DuDuLab的背景故事在最终会到达到100万字，在这100万字中，DuDuLab团队为此埋下了近3万个伏笔与彩蛋，这是为了让任意的NFT项目接入DuDuLab的背景故事中，为后续开设DuDu联名线下品牌店、实体周边NFT展览等提供可拓展空间。全新庞大世界观的构建这是大多数项目所少有的，据内部人士透露，DuDuLab动用了近20位作家与游戏策划人员参与其中，预计于23年一季度将DuDuLab构造成Web3版「权利的游戏」，故事中交杂着不同角色人物的关系线以及复杂的剧情，DuDuLab是熊市中难得一见的认真做事的项目。深度运营在DuDuLab的Discord社区中，更是以用户为第一，通过「社区活动+故事参与+IP渗透」让用户能够真正深度了解DuDuLab的使命，随着DuDu剧情的演进一同陪DuDu去参加歌手会、探险、街头涂鸦等等，让用户以第一人称视角进入DuDu Island。近一个月在DuDu社区中举办超300场游戏、快闪等一系列在线活动，通过多样化的活动来凑齐1000 bear-coin兑换白名单，平均每日同时在线人数超一万人，社区高度活跃，作为一个长期运营的项目DuDuLab的未来值得期待。 DuDuLab 未来展望 DuDu Island DUDULAB团队会以构建核心主线DUDU Island为主，以搭建Web3生态网，打造出更具社区吸引力以及能够提供更高质量的「AI+NFT」的运作模式后，再去反哺适合我们生态的一些Web3项目，乃至去帮助更多的有Web3转型需求的企业提供技术、运营策划、商务拓展、社区运帷、NFT发行、NFT做市等NFT项目全流程支持新技术实践 DuDuLab想继续在NFT或是其他一些类NFT的新赛道上做更多的尝试，团队正在开发完成的NFT成长系统，将GameFi融入NFT项目中，以及正在探索的ERC3525合约在NFT配件与组合上的落地，利用SBT soulbound-token来做更多社区的管理以及纪录holder链上链下的贡献度等等。DuDuLab将致力于在更多的NFT赛道一些新玩法的探索，来赋予NFT更多的可玩性； SocialFi DuDuLab正在赋能更多线下实体，无论是潮流品牌店，还是传统零售行业，让更多圈外人了解NFT与喜爱NFT文化，致力于让圈外人进入到Web3 NFT圈层，通过赋能线下实体来培养用户对NFT品牌的认知。DuDuLab也正在筹备更多的NFT线下活动，赋予DuDuLab更多的社交属性，团队尝试着去打造一款适用于更多人的SocialFi产品。分享至微信作者：1.435DAO 本文为PANews入驻专栏作者的观点，不代表PANews立场，不承担法律责任。文章及观点也不构成投资意见。图片来源：1.435DAO 如有侵权，请联系作者删除。新项目视频SocialFi元宇宙NFTWeb3.0 来源：金色财经

金色财经2022-11-11

HPCS 高性能分布式智算网络让AI算力变得更简单

可通过在现有的高性能计算工作流程中增加深度学习功能，来实现非常可观的成效。深度学习非常适用于某些经常由高性能计算解决的问题，其中包括在非常庞大的数据集内进行模式识别和分类并需要大量计算、存储和网络资源的情况。将深度学习应用于高性能计算应用HPCS。简单来看，深度学习可识别多维数据集内的模式。适合深度学习的任务通常包括模式分类（例如，图像识别）、模式聚类（例如，通过生命体征监视器识别增大的风险）和异常检测（例如，识别欺诈性的信用卡交易）。这些应用正推动人们在某些最复杂的高性能计算领域获得新的发现。此外，深度学习模型能够灵活调整以适应新数据，从而应用在难以对环境建模且不断演变的一些高性能计算领域。一些金融科技领域的公司正在高性能计算应用中使用深度学习，这些应用需要对环境中瞬息万变的数据进行评估，但这种环境非常复杂，之前无法做到在任何给定的时间点进行完整建模。安全威胁检测领域期望应用深度学习技术，来帮助系统跟上快速演变的数据，同时识别可能的异常——在充满噪音的数据洪流中寻找微弱的信号。此外，HPCS极有潜力创建一些解决方案，将全局数据集与特定于某一个体或设置的数据结合起来。例如，深度学习有望为精准医疗的高性能计算流水线带来突破，通过分析个体在遗传、环境和生活方式等方面的变化情况来帮助治疗和预防疾病。 2022 年中国整体高性能计算市场规模将超 400 亿元。除政府规划外，阿里、腾讯等多家互联网巨头均积极布局高性能计算建设。高性能计算逐渐走向普惠化和通用化，不仅仅是在科研领域，越来越多的场景，都可以通过HPCS的高算力得以赋能，越来越多的企业可以利用HPCS更好的通向数智化转型之路。UtilityNet将继续发挥自身优势，把握技术前沿趋势，为HPCS发展带来更多高性能和可行性的产品&方案，加速HPCS和产业的融合创新，为人类探索未知世界插上更有力的翅膀。来源：金色财经

金色财经2022-11-10

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