在不久前举行的中科曙光技术创新大会上，中国科学院计算技术研究所（ICT）、中科曙光信息产业股份有限公司（Sugon）、NVIDIA半导体技术服务（上海）有限公司共同签署了联合实验室成立备忘录，三方宣称将布局、深耕人工智能领域，致力于在中国推广深度学习技术。

　　与此同时，承担着向用户交付深度学习相关产品任务的曙光公司，在大会上发布了专供深度学习的XSystem平台——包括深度学习软件XSharp和XMachine系列深度学习一体机。

　　让机器替代人们做更多的事情，是各行各业一直以来的追求，“人工智能”这个概念也一度热门。不过，局面真正向好还是在2006年之后——新的深度学习方法出现让人们看到了人工智能生根发芽的希望，深度学习迅速成为一个新的科技热点。

　　这背后的另外一个重要原因，是计算能力的提升与成本的下降。NVIDIA公司全球副总裁、PSG&云计算业务中国区总经理潘迪感慨：“过去计算成本很高，但如今我们有了成熟的技术和成本等各方面的优势，用深度学习的方法来优化模型的时代也已到来。”

　　中科院计算所高性能计算机研究中心主任张佩珩指出：“在人工智能领域，深度学习对计算的需求是巨大的，而计算又是曙光、NVIDIA甚至计算所一直以来的优势，所以我们首先定位在这个层面上。”

　　签约三方的确在计算方面各有优势：计算所在计算机技术方面具有强大的研发实力，曙光公司拥有完善的高性能计算机研发制造体系，NVIDIA则在并行计算领域颇有建树。不仅如此，NVIDIA在业界领先的加速计算平台，还将在GPU服务器等方面提供支撑，通过与计算所、曙光的合作，具备推动深度学习在中国的具体落地的实力。

　　“推动深度学习具体落地”，这也是联合实验室成立的初衷。用曙光公司总裁助理、高性能计算产品事业部经理曹振南的话来说，三强联合深耕深度学习的原因就是“看见了这个市场，看到了用户在这方面的需求”。

　　潘迪透露，NVIDIA通过不同场合接触了大概120多个新兴企业，发现这种新兴公司普遍有一种需求：他们不具备BAT一样的能力来搭建非常大的系统，也没有足够的人员力量和资金等各方面的支持，但是非常需要一个平台能够支撑他们实现在人工智能领域的想法。

　　而目前国内企业对机器学习的研究与应用，多局限于大型互联网用户，很多中小企业难望其项背。联合实验室各方希望降低企业的入门难度，让深度学习这只“旧时王谢堂前燕”，轻松“飞入寻常百姓家”。

　　在具体的战略模式上，联合实验室三方表示，将根据市场需求作出多种选择。

　　针对正在使用深度学习的互联网公司，“合作开发”是主旋律。曙光公司曹振南指出，这些大公司科研能力很强，联合实验室可在异构计算、并行计算等算法领域可以提供更多帮助。

　　面向中小企业，深度学习“云服务”产品则更易实现。“我们可能接下来会基于曙光的运营平台，为我们一些中小用户提供面向深度学习和人工智能的云服务。”曹振南说，“因为我们很清晰地看到，深度学习也好，人工智能也好，我们的客户绝不仅仅只有BAT这几家。”

　　这种“搭台唱戏”的模式，可以充分利用曙光国家级云中心在全国范围内的部署，提供运营平台。不过，一些行业对云安全心存顾虑，他们可能不愿意把数据通过云的模式进行智能分析。据此，针对这些行业和企业，实验室定制化的软硬件产品或将受到青睐。

　　此外，上述几种方案混合的“中间模式”，也给了中小企业对深度学习应用方面更多的选择。

　　在联合实验室一系列产品战略计划制定之前，是曙光深度学习XSystem系统的发布。

　　该系统包含深度学习XSharp软件栈和XMachine硬件平台，是专为用户提供的一体化的深度学习软硬件整体解决方案。借此一体化平台，用户可以快速进入深度学习领域。据曙光方面消息，这套系统已经实现产品化，现在已经有终端的用户在这个框架上作出了一些研究——某生命科学研究中心的研究人员利用深度学习专用机对胰岛素进行处理，数据处理速度比传统采用图像处理插件的方法提升100倍以上。

　　“目前的XSharp以用户应用为主，科研为辅，更多面向企业用户的实际应用。同时，XSharp软件栈各模块可以随意组合，可按照用户应用进行裁剪，以满足不同需求。”曹振南介绍说。

　　而作为整个系统的硬件平台，“XMachine深度学习一体机”特别为深度学习定制开发，提供多种类型GPU服务器选择，原生态地支持NVIDIADIGITS开发环境，可大大降低用户进入深度学习领域的投入成本。

　　“提供服务也好，定制产品也好，我们希望这个XSystem能快速地让用户用起来。”曹振南说，许多刚刚起步的创新公司正在考虑购买深度学习云服务，而科研领域也正在用深度学习的方式加速科研的进展。