云端与终端AI加速：深度学习架构与挑战

"云端终端双场景的AI加速研究"是关于人工智能领域的一份深度讲解材料，由瞿晓阳在某分享会上进行PPT演讲。这份文档首先回顾了人工智能的历史，包括达特茅斯会议的提出、人工智能的三次重要发展时期，以及三大主要学派——符号主义、联结主义和控制论学派。其中，人工神经网络被详细介绍，特别是其结构特点如神经元、神经连接和人脑的启发。 接着，文档深入探讨了深度学习的发展历程，列举了标志性模型如AlexNet、VGG、NIN、GoogleNet和ResNet，强调了深度学习模型在精度、深度和复杂度上的不断进化，以及由此带来的AI加速需求。这些需求推动了云端AI加速的研究，重点介绍了传统的并行计算编程技术，如向量化（SSE和AVX）、OpenMP（用于多核CPU并行）、GPU的优势以及MPI（多机并行）在解决多级并行通信问题上的作用。 在云端AI加速部分，讲解了数据并行与模型并行的概念，以及如何处理机器异质性、模型规模增大带来的挑战。深度学习框架如Kaggle竞赛中的常用工具被提及，展示了不同框架在性能上的比较。为了优化训练速度和减小移动设备推断时的能耗，云端AI加速显得尤为重要。 然而，随着模型复杂度的提升，终端AI加速也受到关注，如稀疏化、量化技术、AutoML（自动化机器学习）和硬件加速等策略。这些方法旨在减少模型在移动设备上的计算负担，同时保持或提升模型的泛化能力。 最后，文档对比了云端和终端AI加速的不同侧重点，并总结了AI加速对于整体深度学习应用的重要性，旨在通过优化技术手段来应对模型演进带来的复杂性增长和效率要求。这份研究对理解和实践AI在云端和终端的部署提供了有价值的指导。