机器人圈在之前的文章（为何人工智能的发展离不开先进的计算平台？）曾经解释过，对于线下训练，GPU异构并行计算的技术架构比较适合模型的训练。而对于线上识别，FPGA的异构计算模式因低功耗、高性能、易编程等特点，就成为了深度学习的首选。

　　目前，浪潮已具备覆盖单机2、4、8卡在内的业界最全GPU服务器产品线，支持百度开发了专为训练优化的单机16卡扩展的PBOX-AI整机柜，并是唯一可提供深度学习FPGA加速卡的主流服务器厂商。

　　GPU方面，浪潮支持百度研发了面向更大规模数据集和深层神经网络的超级AI计算模块——PBOX-AI整柜机，这是行业首个单模块支持16GPU，并可堆叠扩展至64GPU的超高密度计算方案。而在FPGA方面，浪潮与英特尔合作研发的FPGA加速卡F10A，是目前业界支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA加速设备；同时，浪潮与Altera和科大讯飞，完成了基于OpenCL的FPGA线上深度学习语音识别加速方案。

　　超算大赛设“AI”赛题

　　ASC超算竞赛是浪潮联合亚洲超算协会共同发起的，至今已经举办了6年，其宗旨是推动青年人才培养的问题。今年比赛中的人工智能赛题来自百度深度学习研究院，让队员用提供的计算框架和真实的交通数据，自行开发脑模型训练数据，并快速、精准的预测出某个城市未来的交通情况。（详情请见：ASC17超算大赛总决赛来了！为何PaddlePaddle深度学习框架入赛题？）

　　其实，ASC超算竞赛中对人工智能的关注，不仅为学生搭建了深入了解、掌握最新人工智能算法等前沿科技的平台，还有助于锻炼学生动手解决问题的能力，帮助他们成为面向未来的复合型科技精英。这亦是希望通过比赛，能够激发更多年轻人对人工智能与超算的兴趣，解决目前中国AI人才准备不足的问题。

　　转型之年可期

　　接下来，浪潮在AI领域会有哪些动作呢？机器人圈了解到，近期浪潮将推出业界计算性能最强的深度学习超算服务器，持续开发优化开源并行深度学习框架，并为客户提供训练集群管理软件和性能优化工具，同时浪潮还将面向医疗、安防、金融等行业提供“端到端”人工智能解决方案，与合作伙伴一起构建完整的产业生态。

　　其实，一直在AI领域颇为低调的浪潮在该领域深入开拓。据统计，浪潮已占有中国AI计算服务器市场60%以上份额，与百度、阿里、腾讯、科大讯飞、奇虎360、搜狗、今日头条、Face++等人工智能领先公司保持在系统与应用方面的深入紧密合作，帮助客户在语音、图像、视频、搜索、网络等方面取得数量级的应用性能提升。

　　浪潮人工智能与高性能产品部总经理刘军在财年大会上表示，浪潮希望为高速发展的人工智能应用需求不断创新设计&提供顶尖的AI计算产品方案。2017年浪潮将在人工智能计算的数据中心产品创新、深度学习算法框架优化、生态系统建设等方向全面发力。

　　2017将成为浪潮的战略转型关键之年，想必会动作频频，值得持续关注。