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GAIR 2020 | 黄铠教授报告回顾

  • 2020.08.11
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8月7日举办的全球人工智能与机器人峰会前沿专场,黄铠教授受邀作报告。


         8月9日,由中国计算机学会(CCF)主办,香港中文大学(深圳)、雷锋网联合承办,我院(深圳市人工智能与机器人研究院)与鹏城实验室协办的2020全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)圆满落幕。

        在本次峰会的 AI 前沿专场中,香港中文大学(深圳)校长讲座教授、我院物联网与智能云研究中心主任、IEEE Life Fellow 黄铠教授受邀给出主题为“5G Cloud, AIoT and Edge Computing”的报告,主要介绍了其团队在 AIRS 建造的一个云边结合的系统(AIRS Cloud),以及围绕这个系统在应用、新算法、软件上做的研究。

        黄铠教授认为,计算机一定要走向智能化,如果只是高性能计算 + 序列化的云,那么云计算就缺乏智慧;除了算力、算法,还要有智慧;因此 AI、机器学习、深度学习要布局在云端,而且要围绕云端开发边缘云(Edge Cloud)。其团队所做的工作就是在云端系统的基础上,把云、物联网和AI结合起来。

         首先,黄铠教授分享了这些年AI、移动网络、大数据、云、IoT以及相关的工业互联网方面的进展:

        - 从机器感知到机器认知、认知计算

        - 在云端实现层数越来越深的深度学习

        - AI、5G移动通信、大数据、云、IoT、工业互联的融合

        - 围绕云的创新应用开发,如大数据蒸馏与AI芯片应用

        - 升级工业互联网和AIoT确保全球供应链安全

        - 群体智能和区块链应用程序使自动驾驶车辆、机器人/无人机机队和金融工程创新应用成为可能

        说到区块链时,黄铠教授还提到,AIRS 的另外一个中心,群体智能研究中心,就是在做群体智能、区块链的研究,他认为这方面的研究非常重要。

        谈到 5G,黄铠教授表示,5G 的意义一是在于其速度更快,比 4G 快了10倍到100倍;二是容量,它可以接受更多的信号和数据;三是时延,有希望从 4G 的70毫秒降低到1毫秒;四是频率问题,从最早的 300M 赫兹到3赫兹。

       5G的架构——网络功能虚拟化(Network function virtualization, NFV),是一个从物理到虚拟的大通信网。利用NFV可以根据不同的用户需求建立三层网络切片系统,这三层切片系统使用的资源是从底层物理硬件抽象、虚拟化而来的。当用户使用的时候,它将用户数据从靠近基站侧的中心机房数据中心连接到大区数据中心,整个的效率会提高很多。

        黄铠教授随后介绍了其团队建立的智能云的系统架构,将4个云合成在一起,包括计算云、大数据应用云,AI 云与使用 5G 专网的边缘云。团队使用浪潮的服务器,英特尔的 CPU,底层部署移动应用、摄像头等。这个系统将云计算、5G、IoT、边缘计算结合在一起,大概用了1400个 CPU 核与数万个 GPU 核。每一个英伟达2080Ti的 GPU 包含500多个 core,V100 GPU 是6000个核,用来执行 AI 应用。

        黄铠教授还举了一个 AIRS Cloud 应用的例子——Deep Learning for Robotics Vision Training using various Resource Pools in AIRS Cloud(使用AIRS云多资源池进行机器人视觉深度学习训练)。机器人使用雷达、摄像头等物联网设备进行数据采集,它收集的影像在边缘平台进行前置数据处理,经由 5G 网络传送至计算云进行原始数据收集、累积,再传输至大数据应用云进行文本分析等必要处理,形成可供训练的数据集,最后交由 AI 云进行训练并输出训练结果、返还机器人,实现工业大数据智能化的闭环。

        黄教授的另一部分主要的工作是做大数据基准测试(Benchmark),基于云系统运行的不同方面的性能,做大量基准测试。黄教授说道,除了下图显示的AI基准测试,还有很多其它方面的基准测试。

        最后黄铠教授做了本次报告的结论,其团队建立的 AIRS Cloud 平台把集成云计算、大数据、AI 和 5G 这四种应用结合起来,此平台也是第一次在大学校园里把 5G 和云、边缘云融合在一起的研究开发的平台。