弥合AI大局限落地的庞大缺口！阿里、腾讯、百度等连系推出互联网处事AI基准

现现在，互联网处事正经验着根天性的变革，并逐渐转向智能计较期间。当代互联网处事提供商广泛回收人工智能来加强其处事。在这种配景下，研究职员提出了很多创新的人工智能算法、体系和架构，因此基准（benchmark）和评估基准的重要性也随之上升。然而，当代互联网处事回收基于微处事的系统布局，由多种模块构成。这些模块的多样性和执行路径的伟大性、数据中心基本办法的复杂局限和伟大条理布局、数据集和事变负载的保密题目对计划基准提出了庞大挑衅。

这篇论文中，百度、阿里、腾讯等几家头部互联网处事提供商连系中国的 17 个互联网企业配合推出了第一个具有行业尺度的互联网处事 AI 基准——AIBench。AIBench 提供了一个高度可扩展、可设置、机动的基准测试框架。作者从三个最重要的互联网处事规模（搜刮引擎、交际收集和电子商务）中确定了 16 个较为突出的人工智能题目规模。在 AIBench 框架的基本上，作者操作真实天下的数据集和事变负载，计划并实现了第一个端到端的互联网处事 AI 基准。在 CPU 和 GPU 集群上，作者对端到端应用措施基准举办了起源评估。与 AI 相干的组件明显地改变了互联网处事的要害路径和事变负载特征，证明白端到端 AI 应用措施基准的正确性和须要性。这篇论文是今朝为止最全面的 AI 基准事变。我们将在 AI 前列第 92 篇论文导读中具体解读这项 AI 基准事变。

人工智能技能的前进为图像、视频、语音、音频等处理赏罚技能带来了打破，敦促了大局限人工智能算法、体系和系统布局的陈设，因此当代互联网处事提供商广泛回收人工智能来加强其处事。譬喻，阿里巴巴提出了一种新的 DUPN 收集，以实现更有用的本性化。Google 推出了 TensorFlow 体系和 TPU 来进步处事机能。亚马逊回收人工智能举办智能产物保举。

因此，丈量和评估这些算法、体系和系统布局的压力逐渐增大。起首，实际中的数据集和事变负载被互联网处事提供商视为一级机要题目，只有少数果真可用的机能模子，或针对行业局限互联网处事的研究成就可用于进一步研究。因为没有果真的互联网处事基准，只有内部的研究职员才气敦促互联网处事的近况，这种不行一连的状态对推进开放式互联网处事造成了庞大障碍。

其次，人工智能已经渗出到互联网处事的险些全部方面。因此，为了包围实际人工智能场景的要害路径和突出特点，应该提供 端到端的应用基准（application benchmarks）。我们必要找到具有代表性的数据集，总结出首要的 人工智能题目规模（组件基准，component benchmarks），并进一步相识什么是最麋集的 计较单位（微基准，micro benchmarks），在此基本上，我们可以构建一个简捷而全面的人工智能基准框架。

最后，从系统布局的角度来看，在早期阶段将一个完备的人工智能应用措施移植到一个新的系统布局是很坚苦的，乃至是不行能的。而在后期，仅仅行使微基准或组件基准则不敷以对差异模块举办深入说明，或在实际应用场景中确定瓶颈题目。今朝最先辈的 AI 基准只提供了很少的微基准或组件基准，均无法包围行业局限的互联网处事的所有案例。因此，构建一个由所有的微基准或组件基准，以及端到端应用基准构成的互联网处事 AI 基准，对付弥合这一庞大缺口具有重要意义。

论文孝顺：   

• 提出并实现了一个高度可扩展、可设置、机动的人工智能基准框架。
• 与 17 个行业相助搭档配合确定了 16 个突出的人工智能题目规模，并响应地针对这些规模实验了 16 个组件基准。
• 计划并实验了第一个行业局限的端到端互联网处事人工智能基准，个中包括一个底层电子商务搜刮模子。
• 在 CPU 和 GPU 集群上，实现端到端的互联网处事 AI 基准，并对机能、运行服从和执行时刻举办了深入说明，为进一步优化提供了指导。

表 1：AI 基准比拟

2.1 框架布局

AIBench 框架提供了一个通用的、机动且可设置的 AI 基准框架，如图 1 所示。它提供了疏松耦合的模块，这些模块可以通过设置和扩展构成端到端的应用措施，包罗数据输入、人工智能题目规模、在线推理、离线实习和陈设器材模块。

图 1：AIBench 框架

（编辑：河北网）

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