【AI+军事】《Spiral AI/ML：在资源受限的环境中实现高性能、数据密集型计算的协同优化》CMU 31页PPT、讲解视频

指挥官和战场上的作战人员依赖于数据的及时处理，美国防部和美国情报界拥有压倒性的数据收集能力。但他们缺乏处理能力，而且大多数AI/ML技术都是耗时、昂贵、数据密集和难以实施的。在许多情况下，从处理过的数据中获得的知识需要在战术边缘迅速获得决策优势。更重要的是，拥有为专业知识的工程师太少。结果是什么？决策者无法最大限度地利用他们所掌握的数据。首席研究员斯科特-麦克米兰（Scott McMillan）领导着一个致力于 "Spiral AI/ML"的团队，这是一个SEI项目，旨在为数据密集型计算自动生成代码，同时为目标硬件进行优化。在与卡内基梅隆大学的合作中，斯科特和他的团队试图建立一个软硬件共同优化系统，为现有和未来的美国防部硬件平台提供高性能、数据密集型计算。通过提供一个标准化的高级接口，允许应用程序开发人员为任何硬件进行开发，Spiral有望加快高性能人工智能和ML应用程序的开发，并使其快速部署在新的硬件平台上，其性能水平相当于或超过手工调整的软件，而时间和成本降低了很多。