每日雜誌|建設AI計算中心 冀成國際創科樞紐
2022-12-07 08:23
人工智能(AI)成為近年主流的技術,在國家《十四五規劃綱要》中,香港多了發展為「國際創新科技中心」新定位,而新一屆政府的《施政報告》中,也將人工智能產業定為其中一個策略產業。不過有專家指,香港要發展創科,尚欠關鍵拼圖,缺乏可以運算大模型的統一平台,恐阻礙科研發展,建議香港參考內地,建設人工智能計算中心,將AI結合香港具有優勢的領域作重點發展,相信有助吸引相關企業和人才落戶香港,以達成國際創科中心的目標。 記者 林家希
手機上的人臉識別系統、社交平台和影音平台的推薦系統、垃圾電郵過濾系統,乃至智能家居的自動調節系統等,背後運作的原理,全與人工智能有關。人工智能應用層面廣泛,在專業領域上更能完成「不可能任務」,如由中國科學院香港創新研究院及中大神經外科團隊聯合研發的「MicroNeuro微創顱內手術機器」,若該技術成功,日後醫生只需在患者的顱骨上開不大於五毫米的小孔,便可利用擴增實境技術(AR)及柔性機械臂,進行腦部的精密手術。
人工智能近乎無所不在
「沒有做不到的,只有你想不到的!」香港理工大學邊緣智能實驗室主任、電子計算學系教授郭嵩博士形容,人工智能近乎無所不在,如今全球講求「AI+X」,「X」可以是任意的領域,重視AI在跨領域的應用和發展,「如跟材料科學合作做智慧材料、與土木工程領域研究智慧城市等,這些合作會產生大量思維的火花」。他提到,若能在新一輪的發展搶佔先機,將相關產業打通,便有機會掌握行業的產業鏈和市場。
早於五十年代,已有科學家創造出人工智能的概念,包括現時最熱門的深度學習,亦即人工神經網絡,但當時未能具體應用,及至二○○三年以後,有相應的算法理論、大量數據,以及充足的計算能力 (算力),讓人工智能得以產生作用,迎來持續近二十年的騰飛。
中國算力全球名列第二
「計算能力已成為一種國力的比併。」郭嵩說,算力如同虛擬的勞動力,各行各業的創新應用均要用上,過去不時有調查報告比較各國的算力,以算力系統在每秒鐘所執行的浮點運算(帶有小數數值的四則運算)次數為基準,次數愈多,代表算得愈快,即算力愈高,目前全球單個算得最快的系統,算力約在每秒一千萬億次至一百億億次。根據資料,中國的算力近年在全球名列第二,僅次於美國。
現時,內地有五個人工智能計算中心,並將規劃建設六個類似的中心,已建成的中心,有兩個位處大灣區,坐落深圳和橫琴,其中在內地採用、由中國工程院院士鍾南山為首研發的疫情預測系統,正是由橫琴的計算中心運算,該中心的每秒算力達一百一十六億億次,比家用電腦快三十萬倍。
相比之下,香港的算力遠遠落後,目前各企業和院校都是各自購買算力,且算力分散,中科院香港人工智能與機器人創新中心應用人工智能總監柳崎峰博士指,「全港GPU (圖像處理器)晶片加起來也就幾百顆」,但香港若要發展智慧城市,例如智慧交通和醫療等均屬大模型,上千億參數,需要數千顆GPU運作,強調設立AI計算中心的必要性,「沒有計算中心,創科很難有進展和突破。」
武漢去年落成首期計算中心
近年有不少數據中心落戶香港,在戴德梁行發布的《2022年數據中心全球市場概覽》中排列全球第六,同樣有計算功能的數據中心,能否取代AI計算中心?華為香港市場推廣與解決方案銷售部總監畢進軍解釋,算力可簡單分為通用算力和人工智能力,數據中心所用的是前者,多採用CPU(中央處理器)處理較傳統的計算任務,而AI計算中心多以GPU等進行,才能滿足智能計算所需要的龐大計算量和運算速度。
畢直言,有必要由港府牽頭,建立統一、具規劃性的AI計算中心,「AI算力是科研和創科的基礎,如果你沒有大模型所需要的算力,怎麼能取得大模型產生的科研成果?」他提到,香港的院校孕育不少傑出的初創公司,如商湯科技和大疆創新等,但該些公司在內地發展得較好,相信與內地AI算力等條件較完善有關。
華為重點參與了內地六個AI計算中心項目,畢認為,香港可以借鑑內地的經驗,如武漢去年五月底落成第一期計算中心,規劃了一百P(每秒十億億次浮點運算)的算力,但將近半年已被消耗,而今年二月建設、具二百P(每秒二十億億次浮點運算)算力的第二期計算中心,基本上九成算力已經消耗,「政府設計之初可能沒預料到,算力一下子就消耗完了。」
小步快跑 優先發展醫療領域
柳崎峰坦言,哪怕建設達上萬顆GPU規模的中心,算力也永遠處於供不應求的狀態,「可說是一種投資問題,資金有限,但要做的事無限。」被問及該如何取捨?他認為,有需要成立專家委員會作出評分,「評價項目有否重大科學意義、對產生的行業的影響力、能否有具體的經濟效益等,把有限的資源投放給最有希望的方向。」
畢進軍建議,可遵從「小步快跑」的思路,向重點方向發展,例如結合AI優先發展香港具優勢的醫療領域,「既可惠及一般市民,真正為社會創造價值,也能讓業界快速看到收益。」
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