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一場腦機(jī)接口的大賽,看到時代需要的「AI超級底座」

來源: 時間:2023-08-23 08:53:03

聲明:本文來自于微信公眾號 機(jī)器之心(ID:almosthuman2014),作者:蛋醬,授權(quán)站長之家轉(zhuǎn)載發(fā)布。

「AI 超級底座」有什么價值?小到一場競賽,大到整個產(chǎn)業(yè)。

從2022年開始,大模型就成為了最熱門的技術(shù)關(guān)鍵詞,這種熱度顯然輻射到了多個相關(guān)領(lǐng)域。比如,在近日召開的2023世界機(jī)器人大會上,「大模型 + 機(jī)器人」就成為現(xiàn)場討論最多的話題。


【資料圖】

這幾天,不管是后空翻的四足機(jī)器狗,還是吟詩互動的人形機(jī)器人,都給到場的觀眾留下了深刻的印象。如果你也在現(xiàn)場,一定還會關(guān)注到這場「熱火朝天」的技術(shù)大賽:戴上腦電帽,雙手平放只靠「意念」打字、控制機(jī)械臂,甚至指揮無人機(jī),即使是在這場「黑科技」眾多的機(jī)器人盛會中也格外吸睛。

這是「世界機(jī)器人大賽 —BCI 腦控機(jī)器人大賽」連續(xù)舉辦的第七年。很多人可能不知道,在2022年之前,由于賽事系統(tǒng)只能同時支撐十幾支隊(duì)伍本地參賽,所以比賽的舉辦規(guī)模一直受到限制。

而從去年開始,比賽報名、賽題發(fā)布、數(shù)據(jù)建模、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證等流程成功上云,使得報名規(guī)模一下子提升了超過50%。今年,大家的參賽熱情不減:共有67所高校的200+ 支隊(duì)伍參與,其中,來自機(jī)械科學(xué)、人工智能、計算機(jī)科學(xué)專業(yè)的參賽者數(shù)量最多。

在賽事上云之前,選手們無法在賽場上使用需要 GPU 算力進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理的創(chuàng)新算法。但現(xiàn)在,每一位參賽選手都擁有充足的計算資源在比賽中去驗(yàn)證自己的技術(shù)設(shè)想。

這幾百支隊(duì)伍的每一次算法更改、調(diào)試,背后都是騰訊云在提供算力支持。

支撐一場200支隊(duì)伍的賽事

需要怎樣的云端算力?

腦機(jī)接口是通過生物電信號實(shí)現(xiàn)直接人機(jī)交互的方法,是一門涉及計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的前沿技術(shù),在醫(yī)療、養(yǎng)老、助殘、康復(fù)等領(lǐng)域具備巨大前景和廣闊市場應(yīng)用基礎(chǔ)。比如,醫(yī)院可通過腦機(jī)接口識別情緒后即時提供心理健康建議、殘疾人士可利用腦機(jī)接口控制輪椅完成意念打字進(jìn)行日常交流等。

在這些方向上,也已經(jīng)出現(xiàn)了一些產(chǎn)業(yè)化落地的探索。比如馬斯克成立的 Neuralink 就希望借助這項(xiàng)技術(shù)幫助視障和行動不便人士,恢復(fù)視力和行動能力。今年5月,Neuralink 獲準(zhǔn)進(jìn)行腦機(jī)接口人體試驗(yàn),意味著腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)入了一個新的階段。

不過,目前的腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)展距離大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化仍有一定距離。很多實(shí)驗(yàn)室都在投入腦機(jī)接口項(xiàng)目的研究,但暫時僅用于基礎(chǔ)科研。中國十分注重腦機(jī)接口的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,2023年5月底,工信部宣布,將把腦機(jī)接口作為培育未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向,加強(qiáng)腦機(jī)接口應(yīng)用場景探索,加速推動腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

想要推動這項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地,除了政策上的重視之外,培養(yǎng)腦機(jī)接口人才也是重要的途徑之一。這也是「BCI 腦控機(jī)器人大賽技術(shù)賽」舉辦的初衷。

今年,大賽以腦機(jī)接口實(shí)用系統(tǒng)為背景,圍繞 SSVEP、P300、運(yùn)動想象三個主要范式及腦機(jī)接口技術(shù)應(yīng)用方向設(shè)置了技術(shù)賽及技能賽,希望從準(zhǔn)確度、速度、實(shí)用性、技術(shù)性等多維度提高腦機(jī)接口技術(shù)在信號識別、醫(yī)療康復(fù)、心理健康等各領(lǐng)域的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

經(jīng)過激烈比拼,來自香港大學(xué)和澳門大學(xué)的港澳聯(lián)隊(duì)獲得了本次 BCI 腦控機(jī)器人大賽「騰訊云杯」技術(shù)賽枕葉腦機(jī)賽題、腦機(jī)對抗安全賽題等的多項(xiàng)冠軍。

「比賽中對于算力的需求是動態(tài)的,線上賽階段對算法的時間要求比較寬泛,而線下賽階段需要對數(shù)據(jù)做實(shí)時處理,所以我們對高性能算力有很強(qiáng)的需求,有很多深度學(xué)習(xí)的模型都非常消耗算力?!箶孬@多項(xiàng)賽題冠軍的港澳聯(lián)隊(duì)表示。

在賽事中,騰訊云異構(gòu)計算所提供的公有云服務(wù) ,讓參賽者們感覺「如虎添翼」。騰訊云為比賽提供了強(qiáng)大穩(wěn)定的算力支持,選手能夠使用基于 GPU 算力的深度學(xué)習(xí)算法對比賽中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

想要探索場景應(yīng)用,還需要真實(shí)的場景數(shù)據(jù)。有賴于騰訊云的加持,2023BCI 腦控機(jī)器人大賽中首次引入了真實(shí)病人腦電科研數(shù)據(jù),讓參賽者們能夠真正接觸到大量科研級別的數(shù)據(jù)資源。

正在這樣的支持下,很多參賽隊(duì)員能夠?qū)⒏邉?chuàng)意的想法在比賽中嘗試去實(shí)現(xiàn),「BCI 腦控機(jī)器人大賽技術(shù)賽」也從一場十幾支隊(duì)伍的小規(guī)模比賽走向了大平臺模式,實(shí)現(xiàn)了對接科研與產(chǎn)業(yè)的價值。腦機(jī)接口技術(shù)的上云,進(jìn)一步降低了科研與產(chǎn)業(yè)融合的門檻,未來將極大推動在醫(yī)療、養(yǎng)老、助殘、康復(fù)等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

另外,這一次的官方競賽數(shù)據(jù)將作為我國腦機(jī)接口領(lǐng)域重要研究成果全程保留記錄,技術(shù)賽的決賽數(shù)據(jù)和有關(guān)算法分析文章也將收錄在清華大學(xué)的 Brain Science Advances ???,推動腦機(jī)接口技術(shù)未來通過高性能云服務(wù)在醫(yī)療場景甚至日常生活中更快地實(shí)現(xiàn)應(yīng)用轉(zhuǎn)化。

競賽同期還舉辦了2023世界機(jī)器人大會腦控機(jī)器人挑戰(zhàn)活動,并創(chuàng)造了本年度的腦控打字、腦控?zé)o人機(jī)賽會紀(jì)錄。來自天津大學(xué)的選手實(shí)現(xiàn)了10.049bits/min 的鍵盤手控?zé)o人機(jī)效率,與手控?zé)o人機(jī)效率相當(dāng);來自清華大學(xué)的選手在觸屏 - 腦機(jī)輸入速度桃戰(zhàn)中獲得了平均1.43字符 / 秒的成績,接近現(xiàn)場觀眾手機(jī)觸屏打字速度。

大算力時代,需要怎樣的 AI 超級底座?

像這樣為一場兩百支隊(duì)伍規(guī)模的機(jī)器人比賽提供服務(wù),僅是騰訊云的眾多「微型實(shí)踐」之一。

在 IDC 近日發(fā)布的《中國人工智能公有云服務(wù)市場份額2022》報告中,騰訊云憑借其2022年在計算機(jī)視覺、對話式 AI 等領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢,營收增速達(dá)到124.6%,成為國內(nèi)收入增速最快的公有云廠商。

同時,作為擁有產(chǎn)品品類最多的云服務(wù)商之一,騰訊云所提供計算服務(wù)的客戶目前已遍布全球。與一線客戶群體需求的密切接觸,讓騰訊云更早洞察到云計算服務(wù)領(lǐng)域的每一個變化趨勢。

顯然,變化的速度近年來不斷加快:通用大模型時代到來了,AI 正在從1.0時代過渡到2.0時代。大模型的共同特點(diǎn)是:數(shù)據(jù)量巨大,模型參數(shù)量巨大,所需算力也是巨大的。當(dāng) AI 產(chǎn)業(yè)落地大規(guī)模鋪開,這對傳統(tǒng)的云計算基礎(chǔ)設(shè)施是不可回避的考驗(yàn)。

眾所周知的 AI 三要素中,算力平臺是核心基礎(chǔ)。幾年前,單卡或者單機(jī)就能完成模型的訓(xùn)練,但在今天,大模型的參數(shù)動輒幾十上百億,訓(xùn)練大模型的算力標(biāo)配是千卡甚至萬卡,很多人只能感嘆一句「玩不起」。同時,單體服務(wù)器提供的算力也很有限,大規(guī)模、分布式的高性能計算集群成為「剛需」。

另一方面,在大模型技術(shù)的推動下,數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長,然而很多數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的,想要高效率、低成本地處理數(shù)據(jù),面臨著很多困難。

曾經(jīng)的云計算,重視的是單機(jī)單卡的性能、標(biāo)量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化精準(zhǔn)檢索以及云原生帶來的自動調(diào)度。今后,關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了集群性能的提升、向量數(shù)據(jù)的存儲與檢索以及自動容錯能力。

在這樣的需求下,云基礎(chǔ)設(shè)施底座的設(shè)計范式必須隨之進(jìn)化。

全球的科技公司都在加碼布局新一代的算力基礎(chǔ)設(shè)施,騰訊云的技術(shù)底座也在不斷升級和變革。大模型時代,數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、算力構(gòu)成了底層基礎(chǔ)設(shè)施的三要素,而HCC 高性能計算集群、星脈高性能計算網(wǎng)絡(luò)以及向量數(shù)據(jù)庫,就組成了騰訊云的「AI 超級底座」。

首先就是打造云上算力集群的問題。今年4月,騰訊云正式推出了高性能計算集群產(chǎn)品 HCC。該集群采用騰訊云星星海自研服務(wù)器,搭載最新代次 GPU,服務(wù)器之間采用3.2T 互聯(lián)帶寬,通過對單機(jī)算力、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和存儲性能進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化,提供高性能、高帶寬和低延遲的集群算力。

在非稀疏規(guī)格條件下,新一代集群單 GPU 卡支持輸出最高495TFlops(TF32)、989TFlops (FP16/BF16)、1979TFlops(FP8)的算力。

實(shí)測顯示,騰訊云新一代集群的算力性能較前代提升高達(dá)3倍。去年10月,騰訊完成了萬億參數(shù)混元 NLP 大模型的訓(xùn)練,在同等數(shù)據(jù)集下,上一代騰訊云 HCC 集群將訓(xùn)練時間由50天縮短到了11天。如果是在基于新一代集群的情況下,訓(xùn)練時間將進(jìn)一步縮短至4天。

隨著集群規(guī)模擴(kuò)大,通信性能會直接影響訓(xùn)練效率。特別是參數(shù)達(dá)到千億、萬億級別的 AI 大模型,需要大帶寬、高利用率、無損的網(wǎng)絡(luò)來幫助其高效地完成訓(xùn)練任務(wù)。

騰訊自研的星脈高性能計算網(wǎng)絡(luò)利用自研交換機(jī)構(gòu)建了超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),具備業(yè)界最高的3.2T 通信帶寬,能提升40% 的 GPU 利用率,節(jié)省30%~60% 的模型訓(xùn)練成本,為 AI 大模型帶來10倍通信性能提升?;隍v訊云新一代算力集群 HCC,可支持10萬卡的超大計算規(guī)模。

實(shí)測結(jié)果顯示,搭載同樣的 GPU,最新的3.2T 星脈網(wǎng)絡(luò)相較1.6T 網(wǎng)絡(luò),能讓集群整體算力提升20%。

此外,今年7月,騰訊云推出了向量數(shù)據(jù)庫 ( Tencent Cloud VectorDB),這是國內(nèi)首個從接入層、計算層、到存儲層提供全生命周期 AI 化的向量數(shù)據(jù)庫。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理向量數(shù)據(jù)時存在一些瓶頸,而向量數(shù)據(jù)庫則能夠更好地滿足這些應(yīng)用的需求。騰訊云向量數(shù)據(jù)庫具備強(qiáng)大的性能和規(guī)模優(yōu)勢:不僅支持高達(dá)10億級的向量檢索規(guī)模,并將延遲控制在毫秒級,相比傳統(tǒng)的單機(jī)插件式數(shù)據(jù)庫檢索規(guī)模提升了10倍。同時,騰訊云向量數(shù)據(jù)庫還具備百萬級每秒查詢(QPS)的峰值能力。經(jīng)過騰訊內(nèi)部海量場景的實(shí)踐,數(shù)據(jù)接入 AI 的效率也比傳統(tǒng)方案提升10倍,運(yùn)行穩(wěn)定性高達(dá)99.99%。

從前沿科技到真正的生產(chǎn)力

很多科技廠商都選擇從 MaaS(Model-as-a-Service)模式切入大模型之戰(zhàn),這也是騰訊云選擇的道路。在「AI 超級底座」之上,騰訊云搭建了行業(yè)大模型 MaaS 服務(wù),包括金融、政府、文旅、傳媒、教育等?;谶@些基礎(chǔ)模型,騰訊云的客戶只要加入自己的場景數(shù)據(jù),就可以生成契合自身業(yè)務(wù)需要的專屬模型。

與其造出自己的大模型,對于很多廠商來說,不如構(gòu)建一套自上而下的大模型生態(tài)工具,助力行業(yè)用戶釋放大模型的生產(chǎn)力,加速產(chǎn)業(yè)落地。MaaS 可以幫助更多中小客戶更輕松地接入大模型,并在此基礎(chǔ)上發(fā)揮自身長處,從實(shí)際需求出發(fā)高效利用大模型能力。

正如這場比賽,腦機(jī)接口是一門關(guān)于計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的前沿技術(shù),研究成果很容易被限于實(shí)驗(yàn)室之內(nèi),但在上云之后,一些創(chuàng)意和靈感就能真正轉(zhuǎn)化為大規(guī)模的醫(yī)療、養(yǎng)老、助殘、康復(fù)等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

騰訊云的「AI 超級底座」所提供的大模型高性能計算集群、計算網(wǎng)絡(luò)以及向量數(shù)據(jù)庫,都是技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的基礎(chǔ)。

或許在不久的將來,我們就能在騰訊云的服務(wù)中看到來自這場比賽的算法成果。腦機(jī)接口走進(jìn)普通人生活,還會遠(yuǎn)嗎?

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