香港中文大學(xué)（深圳）黃鎧教授：在高校中建一個(gè)“智能云” | CCF-GAIR 2020

雷鋒網(wǎng)按：2020 年8月7日，全球人工智能和機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR 2020）正式開(kāi)幕。CCF-GAIR 2020 峰會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，香港中文大學(xué)（深圳）、雷鋒網(wǎng)聯(lián)合承辦，鵬城實(shí)驗(yàn)室、深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦。從 2016年的學(xué)產(chǎn)結(jié)合，2017年的產(chǎn)業(yè)落地，2018年的垂直細(xì)分，2019年的人工智能40周年，峰會(huì)一直致力于打造國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高、跨界最廣的學(xué)術(shù)、工業(yè)和投資平臺(tái)。

在8月7日的「人工智能前沿專場(chǎng)」論壇上，香港中文大學(xué)（深圳）校長(zhǎng)講座教授、 AIRS中心主任、中科院云計(jì)算中心首席科學(xué)家、IEEE Life Fellow黃鎧教授做了「5G Cloud, AIoT and Edge Computing」報(bào)告分享。

黃鎧教授此前在美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校獲計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，多年任教于南加州大學(xué)與普度大學(xué)，于2018應(yīng)聘香港中文大學(xué)（深圳）的校長(zhǎng)講座教授、中國(guó)科學(xué)院云計(jì)算中心首席科學(xué)家。在計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)、并行處理、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域出版有250篇論文及10本專著，專著被翻譯為4國(guó)文字。

2017新書(shū)被哈佛與斯坦福等20余所名校采用。黃教授是IEEE計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)的終身會(huì)士，獲得中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）2005年首屆海外杰出成就獎(jiǎng)，2012年獲得 IEEE CloudCom云計(jì)算大會(huì)終身成就獎(jiǎng)。

作為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域資深專家，歸國(guó)后，于2019年成為深圳市人工智能與機(jī)器人研究院（AIRS）新組建的智能云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)研究中心（SCIoT）負(fù)責(zé)人，目前，這一研究中心設(shè)于香港中文大學(xué)（深圳）校內(nèi)，黃鎧教授在大會(huì)報(bào)告中也指出：“我們把集成云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI和5G這4種應(yīng)用結(jié)合起來(lái)，第一次在大學(xué)校園里搭建了一個(gè)智能產(chǎn)業(yè)云平臺(tái)。”

以下為黃鎧教授在CCF-GAIR 2020「人工智能前沿專場(chǎng)」上的演講原文，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾恼恚?/strong>

各位早，我在國(guó)外待了很久，全職回來(lái)工作兩年，中文講得還可以，但是我的PPT里面很少中文，所以各位要稍微忍耐一點(diǎn)。

剛才你們聽(tīng)到高文介紹的城市大腦2.0，他強(qiáng)調(diào)了一點(diǎn)是云、邊、端結(jié)合，我今天主要是向各位報(bào)告我們?cè)谏钲谑腥斯ぶ悄芘c機(jī)器人研究院（AIRS）造的一個(gè)云端結(jié)合的系統(tǒng)。我的報(bào)告主要是圍繞這一塊，把我們?cè)趹?yīng)用、算法、軟件上做的研究給大家介紹一下。

回國(guó)建立AIoT創(chuàng)新中心

我一輩子都在做計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。這么多年來(lái)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有很多變化，CCF在這方面也有很多大會(huì)。我個(gè)人認(rèn)為計(jì)算機(jī)一定要走到智能化的路上去，相對(duì)的如果只是高性能計(jì)算，把它加上序列化就叫做云，這個(gè)云就缺少智慧了。剛才周教授也談到，你要有算法、算力，最后還要有智慧，要讓它有知識(shí)。所以AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這些東西一定要放到云端，也要放在圍繞在云端四周很多的邊緣云上。

什么是大的云端系統(tǒng)？我和金海教授一起工作過(guò)很多年，他回國(guó)以后做的第一件事就是部署了一個(gè)大的云端系統(tǒng)。這個(gè)云端系統(tǒng)部署于一個(gè)大的數(shù)據(jù)中心，即集群系統(tǒng)，用戶群可以比原來(lái)擴(kuò)大10倍、100倍。我們一直在分享彼此的工作。今天我的報(bào)告是在云端系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，把云、物聯(lián)網(wǎng)和AI結(jié)合起來(lái)。

我們看一下這些年在AI芯片、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、云、IoT以及相關(guān)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面的進(jìn)展。

最早是機(jī)器感知，我們希望在系統(tǒng)中用很多感知單元，在此前20年有很多感知方面的研究。而現(xiàn)在，從機(jī)器感知要做到機(jī)器認(rèn)知、認(rèn)知計(jì)算。剛才提到深度學(xué)習(xí)，前面兩位做報(bào)告的時(shí)候都提到過(guò)，做視覺(jué)或推理，深度學(xué)習(xí)的層數(shù)越來(lái)越多，這就需要在云端部署越來(lái)越多的設(shè)備。

我們把AI芯片、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、云、IoT、工業(yè)互聯(lián)這些領(lǐng)域融合起來(lái)，建立了一個(gè)創(chuàng)新中心（智能云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)研究中心）。

AI芯片方面，現(xiàn)在AI芯片的進(jìn)展非常快，我主持的AIRS主要是支持大灣區(qū)發(fā)展AIoT，這次的大會(huì)有一個(gè)專場(chǎng)是AIoT的，大家一定要去聽(tīng)聽(tīng)，去年是我主持的那個(gè)專場(chǎng)。 

5G方面，我列舉了8個(gè)比較重要的優(yōu)點(diǎn)。大家通常理解5G只是比4G快一點(diǎn)，的確如此，差不多快了10倍到100倍。不過(guò)，5G不止是加快了速度，它還有很多其它的優(yōu)勢(shì)，我用下面的一個(gè)圖給各位解釋一下5G。

通信技術(shù)發(fā)展：5G、6G與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)

下面這張圖講的是6G，6G大概要到10年后才能實(shí)現(xiàn)。6G與5G又不同，從2G開(kāi)始，一直往下來(lái)，主要是在三個(gè)方面有變化：

第一，天線數(shù)量。在1G的時(shí)候用的天線數(shù)量很少，到后來(lái)變成8根天線，到了MIMO技術(shù)被應(yīng)用以后，在啊一個(gè)5G應(yīng)用系統(tǒng)中，最少是64根天線，所以這個(gè)接收的信號(hào)、數(shù)據(jù)就很多了。

到了6G時(shí)代，天線可能有上千根，不過(guò)6G我今天不想講，因?yàn)檫€要有10年的發(fā)展，會(huì)有很大的變化。

我覺(jué)得最大的可能是什么呢？馬斯克現(xiàn)在搞SpaceX，發(fā)了很多低高度的衛(wèi)星，離地球很近，不像北斗或者GPS，要在36000公里的高空，他發(fā)的衛(wèi)星距離地面只有1200公里，相對(duì)于4G、5G都是在地面上部署通信網(wǎng)、設(shè)基站，它是完全在高空，而且12000多顆衛(wèi)星在天上，將來(lái)很有可能所有的物聯(lián)網(wǎng)甚至6G都會(huì)被它取代。它對(duì)5G、6G技術(shù)的發(fā)展是一個(gè)嚴(yán)重的威脅。

第二，空間。3G的延時(shí)是100毫秒；到4G的時(shí)候，降到70毫秒；到5G，我們希望降到1毫秒。

高文院士剛才講到，信號(hào)從眼睛進(jìn)去，到大腦得到這個(gè)信息大概是200毫秒的延遲，如果5G完全實(shí)現(xiàn)，這個(gè)速度比人眼傳輸信息的速度快了100倍，你就知道那個(gè)城市大腦2.0實(shí)現(xiàn)起來(lái)就容易多了。

第三，頻率。最早是300MHz，再往下是3Hz，進(jìn)展越來(lái)越大。

剛才提到網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（Network function virtualization, NFV），它是5G的架構(gòu)，是一個(gè)從物理到虛擬的大通信網(wǎng)。利用NFV可以根據(jù)不同的用戶需求建立三層網(wǎng)絡(luò)切片系統(tǒng)，這三層切片系統(tǒng)使用的資源是從底層物理硬件抽象、虛擬化而來(lái)的。當(dāng)用戶使用的時(shí)候，它將用戶數(shù)據(jù)從靠近基站側(cè)的中心機(jī)房數(shù)據(jù)中心連接到大區(qū)數(shù)據(jù)中心，整個(gè)效率會(huì)提高很多。

大概5年前，每個(gè)人連接的設(shè)備有5個(gè)，Spacex發(fā)射的衛(wèi)星，目前大概有720個(gè)在天上，它要增加到12000個(gè)，它是不是能取代將來(lái)的6G我不知道，但是至少IoT將來(lái)的設(shè)備連接量會(huì)非常大。

再一個(gè)是GPS或者是北斗，都是用中高空或者是非常高空的衛(wèi)星，今年讓我最欣慰的事情就是看到我們的北斗完成全球覆蓋，這確實(shí)很了不起。

在高校中建一個(gè)“智能云”

這（下圖）是我們建立的智能云的系統(tǒng)架構(gòu)。我們把4個(gè)云合成在一起，包括計(jì)算云、大數(shù)據(jù)應(yīng)用云，AI云與使用5G專網(wǎng)的邊緣云。我們使用浪潮的服務(wù)器，英特爾的CPU，速度都很快。底層是很多移動(dòng)應(yīng)用、攝像頭等等。這個(gè)系統(tǒng)將云計(jì)算、5G、IoT、邊緣計(jì)算結(jié)合在一起。我們大致用了1400個(gè)CPU核，與好幾萬(wàn)個(gè)GPU核。這里，每一個(gè)英偉達(dá)2080Ti的GPU包含500多個(gè)core，V100 GPU是6000個(gè)核，這些用來(lái)執(zhí)行AI應(yīng)用。這三個(gè)大云在左邊，右邊是5G的應(yīng)用系統(tǒng)。

這里舉一個(gè)例子，deep learning for robotics vision training using various resource pools in AIRS Cloud（使用AIRS云多資源池進(jìn)行機(jī)器人視覺(jué)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練）。

機(jī)器人使用雷達(dá)、攝像頭等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，它收集的影像在邊緣平臺(tái)進(jìn)行前置數(shù)據(jù)處理，經(jīng)由5G網(wǎng)絡(luò)傳送至計(jì)算云進(jìn)行原始數(shù)據(jù)收集、累積，再傳輸至大數(shù)據(jù)應(yīng)用云進(jìn)行文本分析等必要處理，形成可供訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，最后交由交給AI云進(jìn)行訓(xùn)練并輸出訓(xùn)練結(jié)果、返還機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)智能化的閉環(huán)。

我現(xiàn)在正在寫(xiě)這個(gè)論文，今天早上我碰到一個(gè)好久沒(méi)見(jiàn)的朋友，他問(wèn)我現(xiàn)在還在寫(xiě)論文嗎？我說(shuō)當(dāng)然要寫(xiě)，我現(xiàn)在帶了15個(gè)學(xué)生，我都要他們寫(xiě)好論文。

我們另外一部分主要的工作是做大數(shù)據(jù)基準(zhǔn)測(cè)試（Benchmark），這是跟中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所詹老師的學(xué)生合作，基于云系統(tǒng)運(yùn)行的不同方面的性能，做很多基準(zhǔn)測(cè)試。這個(gè)圖顯示的是一個(gè)AI基準(zhǔn)測(cè)試，當(dāng)然還有很多其它方面的基準(zhǔn)測(cè)試。

邊緣計(jì)算這部分由于時(shí)間關(guān)系我就不解釋了。

最后做一個(gè)總結(jié)，我們把集成云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI和5G這4種應(yīng)用結(jié)合起來(lái)，第一次在大學(xué)校園里搭建了一個(gè)智能產(chǎn)業(yè)云平臺(tái)，我感覺(jué)，我今天這個(gè)演講完了以后，國(guó)內(nèi)很多大學(xué)也想造這個(gè)東西，我告訴大家，我到目前為止花了1500萬(wàn)，如果你少于這個(gè)錢，你可能造的不夠用。

我的報(bào)告就到這里，謝謝各位。

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