文章目录

计算机系统与人工智能之我见
- for AI
- - 硬件：XPU的发展
  - 软件：AI编程框架
- by AI
- - AIOps
  - 传统产业+AI
- 总结
- 参考文献

人工智能（AI）是当前的发展热点，从计算机系统的角度看，有两个角度：

一是for AI，即何优化计算机系统，如芯片（如NPU、TPU、GPU等加速器）、操作系统、编程框架（如Tensorflow/PyTorch等）。

另一是by AI，即利用人工智能技术优化计算机系统自身，如AIOps等。

请你调研当前的研究发展现状，撰写论文 《计算机系统与人工智能之我见》

计算机系统与人工智能之我见

2019CCF未来计算机教育峰会（FCES 2019）用BY AI &FOR AI作为大会的主题。人工智能的诞生一方面给人类社会带来了很大的变革，很多原来由人做的工作可以由机器代替，各传统产业也在AI的加持下变得智能；另一方面人工智能也给整个计算机以及其他学科和产业界提出更高的要求，AI要求更强的算力来支撑复杂的计算，促生了很多专用的硬件诞生。从底层的操作系统到上层的应用软件也都对AI进行优化以获得更加良好的体验。

本文将从BY AI &FOR AI两个角度阐述AI对人类社会带来的影响。

for AI

过去，人工智能的发展很大程度上依赖于大数据、云计算、人工智能算法。大数据技术使得从海量的数据中获取有效的信息已不再是难事；云计算实现资源的随时取用；人工智能算法在计算机视觉领域的应用得到了翻天覆地的变化。除了以上这些技术上的支撑，人们为了AI的发展，还做出了以下软硬件上的变化。

硬件：XPU的发展

中央处理器（central processing unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU作为电子计算机的最核心部件之一，其负责计算机内大大小小的计算事物，但随着计算任务的不断复杂化、多样化，CPU在某些特定的场景下性能不够强劲。因此发展出了GPU。

图形处理器（graphics processing unit）是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，特别是在图形处理、科学计算等方面尤为出色。

GPU每个处理单元或管线都有自己的内存，无法在处理单元外部寻址。深度学习网络层次越深、网络规模越大，GPU的加速效果越显著。

2006年英伟达推出CUDA，带来了灵活便捷的GPU编程手段，这为使用GPU完成AI计算创造了良好的条件。而后又相继推出cuDNN深度神经网络加速库、Pascal架构、Ampere架构等GPU软件和产品，在算力和性能上不断提升，同时也为英伟达在GPU市场上奠定了不可撼动的地位。

近年来，由于AI的爆火，科技巨头们纷纷投入到AI芯片的开发中去。在大厂的发布会上，经常能看到“TPU、IPU、NPU”之类的“XPU”的名字。

对于这些“XPU”，其实处理器的架构并没有改变，它们仍然遵守过去几十年来一直遵循的规则。变的是芯片的构造方式，它们现在包含大量异构处理器，这些芯片根据各自的任务，对内存和通信进行优化。

软件：AI编程框架

2022年2月26日，中国信息通信研究院正式发布《AI框架发展白皮书（2022年）》。白皮书指出：AI 框架是智能经济时代的操作系统。作为人工智能开发环节中的基础工具，AI 框架承担着 AI 技术生态中操作系统的角色，是 AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力人工智能由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代，也是发展人工智能所必需的基础设施之一。

AI框架在技术体系中有着承上启下的作用，向下调用底层的计算资源，向上承接算法模型的搭建，开发者无需关注底层的逻辑和细节，可以直接在框架下构建或调用算法模型并进行训练部署，极大地提高了开发效率。随着重要性的不断凸显，AI 框架已经成为了人工智能产业创新的焦点之一，引起了学术界、产业界的高度重视。

经过激烈的竞争，AI框架形成两大阵营，即谷歌的Tensorflow和Meta的PyTorch，并逐渐出现了产业界偏爱Tensorflow，学术界更青睐PyTorch的格局状况。

随着人工智能的进一步发展，我国在AI框架上也不断创新，飞桨、昇思MindSpore等国产框架正在崛起。

by AI

随着AI的蓬勃发展，AI早已不再局限于一种科研理论，而是逐渐走出了实验室，开始为各行各业赋能，为传统产业链增添智慧，走入千家万户。传统产业在AI的加持下产生一个个新方向，AI给整个产业界提供了一种新思路。

AIOps

Gartner在2016年时便提出了AIOps（智能运维）的概念，AIOps即人工智能与运维的结合，并预测到2020年，AIOps 的采用率将会达到 50%。传统运维管理的人工及被动响应方式，已经无法支撑数字化业务灵活、快速的发展，要靠智能运维（AIOps）能力来获得数据分析和决策支持。

AI自动化运维绝不是一个单纯的维护过程,更是一个IT管理的提升过程,是目前IT运维的最高层次,也是未来自动化运维的发展趋势。除了能自动化完成IT运维中大量重复的人工运维作业外,AI工程师还能自动识别、优化系统缺陷,解决故障、避免系统隐患和风险。

传统产业+AI

AI的诞生对传统产业产生了巨大的冲击，同时也为这些产业带来了发展的新思路。

但人工智能在传统行业的落地没有人们想象的那么容易，一方面，人们对人工智能的认识还有不足。在传统行业中合理地利用人工智能能力需要创新和不断探索。只有当某个合适的应用场景出现后，人工智能的相关应用才会应运而生。另一方面，人工智能目前已经普遍应用的场景不同，传统行业具有规模化，产业化的特点。这就要求人工智能快速完成“工业化”，走向规模化。

AI为物联网增添‘智慧’，AIot（人工智能物联网AI + Iot）融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。智慧城市、数字孪生、智慧医疗、无人驾驶等技术都是AI+物联网的产物。AIot并不是一个新技术，而是一种新的组合形态。

总结

AI浪潮席卷而来，颠覆了整个产业界，冲垮部分传统企业的同时带来了大量的机遇，能否抓住AI这个浪潮一定程度上决定了企业未来的走向。

一方面大量的厂商为AI优化或者提供专用的软硬件，给自身带来机遇的同时不断促进AI的发展。另一方面AI应用的落地给很多企业带来了新的解决方案。

总之，AI的时代已经到来，乘上AI这艘快船登上‘浪潮之巅’或是作为‘前浪’被拍死在沙滩上只在一念之间。

参考文献

[1]王盼.AI自动化运维的研究与展望[J].广播电视信息,2019,(09):64-66.
[2]陶飞,刘蔚然,刘检华,刘晓军,刘强,屈挺,胡天亮,张执南,向峰,徐文君,王军强,张映锋,刘振宇,李浩,程江峰,戚庆林,张萌,张贺,隋芳媛,何立荣,易旺民,程辉.数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造系统,2018,24(01):1-18.DOI:10.13196/j.cims.2018.01.001.
[3]张静然,沈复民,贾可,徐行,申恒涛.AI城市大脑助推智慧城市建设[J].人工智能,2021(05):84-92.DOI:10.16453/j.cnki.ISSN2096-5036.2021.05.009.
[4]吴吉义,李文娟,曹健,钱诗友,张启飞,BUYYA Rajkumar.智能物联网AIoT研究综述[J].电信科学,2021,37(08):1-17.
[5]Y. Dang, Q. Lin and P. Huang, “AIOps: Real-World Challenges and Research Innovations,” 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE-Companion), 2019, pp. 4-5, doi: 10.1109/ICSE-Companion.2019.00023.
[6]AI 框架发展白皮书 (2022 年)（中国信通院CAICT）
[7]人工智能白皮书 (2022 年)（中国信通院CAICT）

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