第一課： AI落地面臨的真實問題
小欣：大家好，歡迎收聽“鈦媒體72問”專家分享課《坦白講》。我是主持人小欣，在課程中我將會陪伴大家探索行業(yè)大咖對于前沿領(lǐng)域的深度剖析與思考?，F(xiàn)在就和我一起開始了解今天要進行課程的嘉賓吧！
今天的主講人是百度資深工程師于洋，他加入百度后就一直從事深度學(xué)習系統(tǒng)的研發(fā)，主要負責深度學(xué)習系統(tǒng)的性能優(yōu)化和功能開發(fā)工作。本期課程將會分為四大節(jié)，第一節(jié)于洋老師會為我們講解AI落地面臨的一些問題。
于洋：AI已經(jīng)是一個很火的話題，但是AI如何在中小企業(yè)落地其實牽扯到很多現(xiàn)實的問題。比如一個最簡單的問題，如何通過語音來控制電視？我們認為有四種解法：
第一個用AI HUB。也就是說將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型放到一個芯片或者是一個很小的機器里，讓這個機器去控制電視。
這么做其實不是特別經(jīng)濟。因為如果要讓AI去控制電視的話首先每一臺電視都要具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測功能，同時當用戶的真實數(shù)據(jù)預(yù)測完之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也要去根據(jù)用戶的新數(shù)據(jù)去重新訓(xùn)練模型，讓模型更好。這就要求一個芯片既具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推斷能力，又具備訓(xùn)練能力。
第二個提供一個深度學(xué)習的API給大家。比如百度提供一個深度學(xué)習訓(xùn)練和預(yù)測的平臺，大家愿不愿意把自己的數(shù)據(jù)放到百度或者谷歌的云盤里讓百度給大家提供機器學(xué)習訓(xùn)練預(yù)測的API呢？
我想這在很多場景下是不現(xiàn)實的。大部分企業(yè)都想用的是私有云。不使用公有云的理由其實不是成本，主要還是公有云可能帶來的數(shù)據(jù)安全問題，因為真正有價值的東西其實是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)是每個企業(yè)自己的一個壁壘。
第三個企業(yè)自己搭一個AI的專用集群或者買一百臺GPU機器只去跑深度學(xué)習的訓(xùn)練，這樣做是不是可行的呢？我想也是不可行的。因為專用的AI集群的GPU是非常昂貴的。而如果這個企業(yè)只要幾項項目做深度訓(xùn)練的話利用率并不會非常高。
第四個PaddlePaddle提出的目標是做一個通用的AI集群。通用的意思是AI集群里既可以跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練任務(wù)也可以跑其他的任務(wù)。
小欣：下節(jié)課，于洋老師會為我們講解專用集群與通用集群的區(qū)別。
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