当深度学习遇上云计算

虽然“深度学习”只是最近几年才兴起的概念，但是这并不影响它在中国的大热。其实就互联网应用来说，虽然美国硅谷号称“IT圣地”，但就实际应用与创新程度，特别是用户数量和体验深度来说，中国才是绝对的“深度学习”大国。

2016年3月12日，首尔四季酒店，比赛现场。

尽管场内的空调温度非常舒适，但他的额头还是不断的渗出细汗，他分明感到的前所未有的压力。

再一次，他下意识的抬头看了看对手的眼睛……可惜，他并不能从“对手”的眼中看到任何的焦虑、紧张抑或是喜悦。

“该死，我又忘了，思密达”，他在心里骂道，“这根本不是人，分明就是一个人肉机械臂”。

长时间的精神紧绷让他疲惫不堪，他甚至觉得状态有些恍惚。刹那间，他想起了今天的日期——“3月12日”，这是一个值得纪念的日子。

10年前的今天，他与爱妻金贤珍携手走进婚姻殿堂，如今他带着妻女参加比赛，却一直被机器压制，处于下风。想到这里，他再也无法控制自己的情绪，一股悲凉之情涌上心头。他颤抖着右手，抓起一把棋子摊在棋盘上……

一、

日前，谷歌研发的AlphaGo在比赛中以4:1的总比分战胜了人类顶尖围棋选手李世石，也引发了大众对于人工智能的继续关注。在此之前，IBM深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫、IBM沃森挑战综艺节目《危险边缘》等事迹已经让大众对于人工智能有了一定的认识，但是这次不一样。

与当年“深蓝”的国际象棋穷举法不同，AlphaGo在围棋这个不可能穷举的领域战胜了人类，这首先不依赖于编程代码的先进，其次也不依赖于搜索引擎的强大，而是凭借着“深度学习”的概念自我学习，从而达到了不断提升的目的。

就是这样，许多人生第一次听到了“深度学习”这个词，但是事实上，这个技术早已经应用在了我们生活的方方面面。

二、

当你打开一个电商网站，它会在首页推送你感兴趣的产品；升级Windows 10的朋友可能发现，系统自带了一个叫做“小冰”的机器人程序，可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷；自动驾驶已经成为汽车行业的热门技术，越来越多的汽车企业开始提供自动泊车的功能……在这些你司空见惯的内容背后，都充满了“深度学习”的身影。

在刚刚闭幕的GTC 2016大会上，深度学习已经成为了全行业所达成的认知共识，无论是在主题演讲还是在展会现场，深度学习的应用及案例展示总是能够吸引最多的目光，什么语音识别、计算机视觉、语言翻译、医疗影像等等应用中，深度学习都是不可或缺的身影。

就本质来说，深度学习是为计算机构建多层神经元交换的神经网络，使得计算机可以像人一样思考。但是在这个过程中，机器需要实现计算、连接、评估、纠错、再培训等过程，这就需要大量的数据处理与分析能力，也需要强大的软硬件平台进行支持。更重要的是，如何实现不同应用之间的深度学习模型搭建，如何帮助计算机有效的学习，是摆在许多从业者面前的难题。

三、

虽然“深度学习”只是最近几年才兴起的概念，但是这并不影响它在中国的大热。其实就互联网应用来说，虽然美国硅谷号称“IT圣地”，但就实际应用与创新程度，特别是用户数量和体验深度来说，中国才是绝对的“深度学习”大国。以中国互联网网民的数量与消费热情来看，深度学习在中国可谓是恰逢其时。如今包括淘宝的“以图搜图”、京东的“猜你喜欢”在内许多应用都是深度学习的体现，但是除了这些大公司之外，许多中小公司才是互联网的主力，也正是它们对“深度学习”有着强烈的渴望。

2015年6月，在北京举办的首届中科曙光技术创新大会上，曙光公司宣布与中科院计算技术研究所和NVIDIA公司开展深度学习战略合作，并发布了X-System深度学习平台。而在本次GTC 2016大会上，曙光展示的X-System平台获得了外国用户的广泛关注，它的出现大大扫清了中小企业应用“深度学习”的难度与障碍。

曙光高性能计算产品事业部总经理曹振南从应用的层面解读了“X-System平台”的重要意义。在他看来，“X-System平台”的设计核心理念在于“HPC+大数据处理”，通过HPC解决软硬件与架构层面的问题，通过大数据处理解决应用与分析的问题，进而帮助更多中小用户实现“深度学习”的有效利用。以过去的经验来看，在人工智能领域使用深度学习需要强大的服务器硬件平台与软件解决方案，这对于中小企业来说都是意味着巨大的基础设施投入，从而也令许多用户可望不可及。而如今，借助于曙光最新推出的X-System平台，用户则可以获得全方位的云端解决方案，进而让用户更快速掌握“深度学习”。

四、

据了解，曙光X-System平台包括了深度学习X-Sharp软件栈和X-Machine硬件平台，为用户提供的一体化的深度学习软硬件整体解决方案。其中，X-Machine硬件平台包括了W580-G20、W760-G20和W380-20三款高性能工作站，而X-Sharp软件平台则分别从分布式并行系统优化、分布式并行机器学习执行模式优化、大规模机器学习算法工具集三个层面提供Deep Learning 优化策略，帮助用户实现应用优化。

据曙光高性能产品经理许涛，目前该解决方案已经在医疗、语音识别、图像检索等多个领域有所建树。以医疗行业为例，在进行胰岛素相关的某项分析时，传统方式只能采用图像处理插件单线程运行，处理速度缓慢。一旦数据量巨大，就需要调动大量的人力参与，费时费力容易造成数据遗漏与错误。

在使用曙光提供的X-System平台之后，借助于X-Machine专用机W580-G20（搭配4颗K40 GPU加速）之后，利用曙光X-Sharp软件平台可以将传统处理速度提升100倍以上。原本需要处理4.7年才能完成的数据，如今只需要2天完成，性能提升非常明显。

如今，以曙光X-System平台所搭建的“云服务”已经启动，面向中小企业提供“深度学习”的一体化解决方案。在谈到这个平台的初衷及意义时，曹振南表示：“因为我们很清晰的看到，深度学习的客户绝不仅仅只有以BAT为代表的企业。从提供软件服务到定制硬件产品，我们希望X-System能快速的让用户用起来。”

让所有人都能使用“深度学习“，这已经成为了曙光X-System平台存在的最大价值。正所谓英雄所见略同，在本次GTC 2016的主题演讲中，黄仁勋也提到了深度学习的未来目标：Everyone can use Deep Learning。