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自主學習,讓云計算系統更優化

發布:2019-12-23

云計算、大數據、人工智能已經走入尋常百姓家,給人們的生活帶來了便利。然而,當前的云計算系統中存在著一對巨大的矛盾,云服務質量和資源利用率的矛盾。如何在云計算系統中既提高資源利用率,又提高性能、保證服務質量是一個世界性的難題。10月13日下午,南山博士論壇在南山圖書館報告廳如期舉行。論壇邀請中國科學院深圳先進技術研究院研究員、數字所副所長喻之斌博士,講解“如何利用機器學習的方法來優化云計算系統的性能”,即讓云計算系統自主學習自己在性能方面和影響性能的因素的特征,然后自己優化自己,達到高性能的目的,不僅大大改善了用戶體驗,還能提高云計算系統的資源利用率。喻博士通過科普的方式將他的團隊在大數據和云計算系統方面的研究深入淺出地介紹給在場聽眾,讓大家對大數據方面的研究有了更直觀深入的了解。

大顆粒數據”背后 仍面臨多重挑戰

據介紹,隨著計算機技術和物聯網的發展,絕大部分行業都出現了大數據 的現象。比如像城市交通、醫療健康、藥 物設計、金融電信、海洋天空、政府商業 等領域。喻之斌在論壇中舉例介紹在醫 療健康領域現在有很多數字化設備,數 字化設備產生的數據都可以存下來,存 下來之后就可以幫助我們做很多的事 情。大數據在醫學里叫“大顆粒數據”, 所謂大顆粒就是說一個文件就有好幾十 兆甚至幾百兆這么大的數據。 

喻之斌表示,雖然大數據已經正在 給我們帶來好處,而且將來會帶來越來 越多的好處,但這其中也存在著很多問 題。這些問題包括如何低成本地達到企 業的 P 級存儲需求?如何使存儲容量和 計算能力跟上數據增長的速度?還有大 數據的能耗高得驚人,處理平臺規模龐 大,難以管理等。這就是大數據目前所 面臨的挑戰,全世界做計算機系統的人 都在想辦法怎么解決它,特別是美國計 算機排名在前面的學校,美國的谷歌、 FACE BOOK,中國的華為、阿里巴巴,也 包括中科院的科研機構。

機器學習+大數據 實現優化建模

喻之斌認為解決這些問題還是要用一些數學的方法,從雜亂無章的東西中找出規律,并利用這個規律做一些 優化或者設計。他表示做科學研 究首先要做的就是觀察,觀察完 了 之 后 做 理 論 分析,就是假說。 實際上假說在科學研究中非常重 要,如果你的假說是能解釋,能說 得通的,那么這個假說對于科學 研究就是非常有幫助的。 

據介紹,喻博士的團隊 主要研究的解決方法是 把機器學習和大數據 這 些 東 西 用 在 計 算 機系統里面來實現 優化,用機器學習 的 辦 法 來 建 模 型 。 他 解 釋 道 : “這個模型就是 配 置 參 數 做 了 模 型 的 輸 入 。 模型要有輸入和 輸 出 ,這 些 按 鈕 你給個值給這個模 型,它就會給你輸出。” 經過多次試驗,為了減 少精度誤差,喻之斌 的 團 隊 提 出 了 自 己 的辦法“層次化模型”。喻之斌表示他們 的努力就在于挖掘大數據更多的價值, 開拓更多的技術。

 本次論壇還增加了有獎問答的環 節,共準備了五本《為創新而生》給現場 的聽眾,新書是由著名財經作家吳曉波 作序并推薦,這本書詳細介紹了深圳先 進院的創新人物故事和創新成果,是國 內的第一本反映創新型科研機構和海 歸創業的中國創新樣本。現場的聽眾 踴躍參與,現場氛圍十分 熱烈。

互動問答

  • 聽眾:請問現在有沒有計劃,或者全世界范圍內有沒有機構專門做特定的應用軟件算 法加速器?特別是一些大數據運用的軟件, 比如說圖形圖像還有音頻識別、語音識別。
  • 喻之斌:國內做得比較少,但是在美國、歐洲特別多的人做,尤其是在研究領 域。有專門的人在專門的領域做圖形加 速,還有專門做大數據,像我們就做大數據 加速。比如現在像人工智能的加速器這就 是專用硬件。現在華為也在跟我們一起探 討能不能從培養人才上做一些努力,我們 也在推動這個事情。但這個要做“冷板 凳”,因為入門都不容易。
  • 聽眾:對于人工智能還有大數據,您認 為它現在面臨的阻礙或者說一個瓶頸是在 哪兒?
  • 喻之斌:第一是使用的方便性,是否好 用,應用性非常關鍵。我們要去觀察用戶 會采取什么樣的使用方式。第二是部署, 人工智能的管理難易程度,資源的消耗是 不是很多等方面。

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