On September 30, 1985 Charles Francis Richter, one of the pioneers of Seismology, a science to which he devoted more than 50 years of his life, died. The surname Richter became famous around the world for giving his name to the first scale used for measuring the scale of earthquakes.
2017年9月30日 星期六
Smart Fabric to Benefit Posture Ergonomics
A new smart fabric, wearable technology that is designed with built-in sensors to capture movement and monitor body vitals can help users improve posture and reduce pain:
With a PID controller and Adaptive Resonance Theory, researchers created a smart fabric that provides a user with improved posture ergonomics.
IEEEXPLORE-SPOTLIGHT.IEEE.ORG
A small group of programmers wants to change how we code—before catastrophe strikes.
“The problem is that we are attempting to build systems that are beyond our ability to intellectually manage.”(via The Atlantic)
A small group of programmers wants to change how we code—before catastrophe strikes.
THEATLANTIC.COM
Harvard and MIT researchers have developed smart tattoo ink capable of monitoring health
This smart tattoo is capable of monitoring dehydration and blood sugar by changing color.
Harvard and MIT researchers have developed smart tattoo ink capable of monitoring health by changing color to tell an athlete if she is dehydrated or a diabetic if his blood sugar rises.
NEWS.HARVARD.EDU
2017年9月27日 星期三
洪士灝:AI產業應用最好是軟硬俱進;【國家層級的AI發展策略】及多人討論
洪士灝
這篇摘紀錄了簡立峰博士對台灣發展AI產業應用的看法,大家可參考看看。我想特別摘出其中的一段來談談:
『台灣該何去何從呢?』
『第一個機會:5G 的發展帶來的硬體需求』
『第二個機會:隱私權帶來的半導體需求』
『第三個機會:人工智慧的伺服器需求』
『第一個機會:5G 的發展帶來的硬體需求』
『第二個機會:隱私權帶來的半導體需求』
『第三個機會:人工智慧的伺服器需求』
對做軟體的人來說,看到這三個機會談的都是硬體、半導體、伺服器,心裡面可能不是滋味,但我必須說,這些硬體並非傳統的硬體,而是承載AI技術的「載具」,因此需要軟硬整合,必須從應用面驅動產品設計,雖然要善用台灣既有的硬體技術,但軟體的重要性遠比以前高。
問題是,傳統那些做硬體的公司、做半導體的公司、做伺服器的公司,有沒有辦法掌握這一波的機會?
如果還是同一批滿腦子只有傳統硬體思維的人來領導,我並不樂觀,因為這些硬體、半導體、伺服器,並非傳統的硬體、半導體、伺服器;如果光有載具而沒有軟體,只是沒智慧、低價值的空殼子而已。
我這陣子接觸過不少做AI伺服器的、買AI伺服器的、用AI伺服器的,發現這些人腳步動得頗快的。他們了解軟體的重要,嘗試把握上述的第三個機會。
然而我今天在台大的一場研討會中,面對做晶片、半導體的業界人士演講AI系統技術,感覺上很多人有聽沒有懂,或是對AI毫無頭緒。他們習慣於被人家告知該往哪裡走、該做什麼、擔任產業鏈的一部分,不大懂得主動尋找應用、搞懂軟體特性、做出與眾不同的東西,這樣要如何把握第一個和第二個機會呢?
我希望那些來聽演講的長官,都是因為不懂 AI才來的... 不過我總認為,在AI產業的時代,主導者應該要有多一些軟體的素養,因為AI的應用已經不是制式標準掛帥的時代了,即便是代工,層次也得躍昇,而且最好是軟硬俱進。
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國家層級的AI發展策略
這篇的某些想法在上周就記錄了,但沒有馬上分享,因為跟錢沾上邊的議題,總是容易被人戴著有色眼鏡看待,貼上某種標籤。不過這幾天和關切這個議題的朋友們聊了之後,覺得還是該公開談談我的看法。
話說科技部預計以50億元興建AI Cloud,支持人工智慧(AI)的學術和產業研發的規劃,被某些人士說成是某種「錢沾計劃」,好像只是花大錢採購硬體,圖利特定廠商,浪費民脂民膏。
有這些批評和質疑並不意外,一方面是基於過往政府浪費公帑造了一大堆蚊子/文字館的經驗,一方面是因為大家對於國家的錢應該用於何處,有不同的見解。
問一百位教授,可能有99位不贊成建AI Cloud,因為看不出這個與他們的教學研究有何立即和明顯的關聯性。事實上,很多國家的政策,要全民叫好,是不大可能的,牽扯到專業的時候,要讓民眾理解和支持政府的規劃,那就更難了。
政府的課題,不只是(1)讓大家認同「國家花50億元打造具備國際競爭力的超級電腦用於發展AI產業與研究,是一件好的投資」,而且要(2)讓大家相信政府是玩真的、有能力做到這件事。第一項課題還好辦,但第二項就難了。
關於課題(1),從陳良基部長以降,政府做了很多說明,用「AI的軍火庫」這樣的字眼來描述建置AI Cloud和發展AI系統晶片的重要性。到處都在談 AI,重要性無庸置疑,只是AI和高效能計算的相關性並非人盡皆知。
我個人研究高效能運算長達25年,深知高效能運算對於科技產業發展的重要性,這幾年常在臉書上談論,絕非看到50億這個數字才聞香而來。50億元的數字,聽起來很多,但是相對於國外的大手筆,其實並不算多。瑞士的國家高速電腦中心(CSCS),擁有世界排名第三的超級電腦,不是因為錢多到沒處花,為的是吸引一流人才來發展科技產業。
關於課題(2),關乎對於政府操守和能力的信任,今天有政治人物出來打包票,大家相信嗎? 學者出來背書,也可能被罵到半死。
我自己這些年看到許多政府機構務虛的情事,在臉書講很多了,本身對於科技部的能力也抱持著懷疑的態度。我想,「聽其言,觀其行」,大家一起來理性監督政府,是改變務虛文化的重要關鍵。因此,對於鄉民的批評,政府必須適當回應,在做法必須公開透明而且合情合理,以排除大家(包括我在內)的質疑。
我個人不想幫政府背書,也不想從中獲得好處,但政府和廠商這些日子以來又常常找我去給建議,因此我認為盡可能公開表達我的立場和想法,例如我8/27在臉書上發表我對AI Cloud的看法[1],講到執行面上的問題。
接下來步入今天的正題,這陣子我以專家身分從旁給科技部一些建言,也觀察到科技部朋友們的規劃能力和辦事態度。的確,公務機關的工作效率不像商業公司,一開始速度是有點慢。
在AI Cloud的建置計畫上,最大「苦主」是國網中心。各位如果上網去查,國網中心上一次採購超級電腦,已經是多年前的事情了。這一次的工作,不僅經費較以往龐大、受各界矚目,而且在技術上花樣也多得很。
這次,國網中心不是光負責設定規格招標買硬體就好,要從應用面出發,建置關鍵的AI相關的軟體框架並且設法優化之;不只要能跑傳統的高效能計算應用的平台,還要考慮如雨後春筍般冒出來的GPU、TPU、VPU、XPU等等能夠加速AI的新技術;也不只是像過去那樣把設備建置起來給「學界認為重要的」計畫使用就好,還要規劃如何成立研究服務公司(RSC)與產業合作的商業模式來永續經營
這些事務繁多、富有挑戰性,但這些日子磨練下來,我看到一些國網中心的朋友們越來越進入狀況,讓我略為樂觀了起來。其實政府部門裏面有不少資質極佳的公務員,只要讓他們有學習的動機和發揮能力的機會,他們是很能幹的。
在9/6的一場會議,科技部邀請舉辦一場技術座談,與業界溝通AI高速運算主機的規劃,聽取廠商的技術與想法。我獲邀與會,看到七家國內一線大廠現身推銷自家技術和產品,好不熱鬧。每家公司都標榜一流的系統設計製造技術,也都與國外大廠密切合作。誰不會做4個、8個、甚至32個GPU的伺服器?誰不會做PUE超低的空冷+水冷+油冷的機房規劃?誰不會做一台可放近百顆高速硬碟的高容量儲存伺服器?
從座談會中,我們看到台灣這些年深耕「系統硬體設計製造產業」所打下的雄厚基礎,能夠根據國外大廠所提供的參考設計,快速進行客製化後大量生產賣給需要的客戶,是主要的獲利模式,技術相當不錯的,何止這七家?
問題是在彼此削價競爭之下,每個案子能拿到多少利潤?
舉例來說,NVIDIA近年以GPU加速AI這項功夫獨步武林,除了高階GPU晶片價格居高不下之外,也開始設計和行銷系統。從去年開始,接連推出DGX-1、DGX Station、HGX-1等一般人覺得高不可攀的機種,一台DGX-1定價約450萬台幣,貴在8顆NVIDIA自家的GPU以及優化過的系統/中介軟體。
由於這些機器大多數是台廠打造的,台廠也可以賣硬體給客戶,但NVIDIA的GPU,一顆動砸要價30萬元以上,每賣一台有八顆GPU的機器,NVIDIA就進帳240萬元,而且如果要放上NVIDIA優化過的軟體,還得另外談授權。因此,如果台廠自己賣的話,扣除以上成本,能賺多少? 關於這個問題,廠商多半以苦笑來表達感想。
高效能計算的關鍵在於軟硬體整合優化(請參考我寫的「加速雲端系列網誌」,不再贅述),GPU只是其中一個選項,優化的工作也不只有NVIDIA會做。雖然在座廠商都知道這件事的重要性,但是我看到的是,人才和技術不足,公司投入的資源不足、進展不夠快,或是不知道該怎麼做。
我在場發言指出,國家建置AI Cloud,絕對不應是買硬體的思維,而是希望藉此提升生態系。因此,我們希望看到廠商各憑本事開發出高效率的AI平台技術,而不是拿現成的零組件裝配出一台台的硬體而已。
因此我建議國網中心研擬出一套辦法,從應用開發的角度,而非硬體規格,去測試與評估將來AI Cloud計畫中所要採購的系統。解決方案不要侷限於GPU。看看那家公司能打造出性價比最高的系統,來支援Tensorflow、Caffe2等大家常用的AI框架。當然這樣的作法對於國網中心和廠商而言都是頭痛的問題,但唯有如此,業界才會力圖進步,跳脫硬體代工製造思維。
此外,除了AI Cloud,科技部另有50億元支持AI技術創新研究的經費,從高等教育上去研究發展AI相關的技術與應用。科技部日前公布通過這項「AI創新研究中心專案計畫」的第一階段的名單[2],從幾個月前提案的500多個構想書中,篩選出100多個計畫,將在今年底進行第二階段研究計畫的審查,進一步做篩選。
我沒有申請AI創新研究中心專案計畫,但我樂觀其成。據我所知,科技部希望用新的思維經營,所以非常強調技術的深度與產業貢獻,但不提供關鍵指標(KPI),這點深得我心。這讓投入計畫的教授和學生費心思考研究題目與產業的鏈結,而不是像以往那樣盲目追求論文發表數量,或是跟廠商談好技轉金額。當然,要如何審查和評鑑計畫,是長官們要承擔和解決的難題。
綜合以上所談,我們最終希望看到的是AI技術、應用與AI Cloud的結合,發揮出整體的戰力。最好是每個人都能跨出自己的舒適圈,嘗試找到能夠接軌並且擴大價值的領域,以團隊合作把實際成果做出來。
我在前一篇文[1]中談到雞蛋問題: 沒有強大的計算力,不會有人研究大數據和高級人工智慧;反之,沒有大數據和高級人工智慧應用,也不需要強大的計算力。因此,在平台和應用研究上各投資的50億元,要創造出足夠的價值的話,必須兩項計畫之間交互配合和團隊合作。
況且個別的50億元都是分四年進行,中間應該要根據應用的需求調整計算架構和規模,或是把做不好的研究計畫砍掉。
以上並不容易,但事在人為,讓我們拭目以待。
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