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芯片GPU对未来人工智能深度学习有多重要?

解码创业 来源:Christian 2015-11-13 16:28:44 阅读: 评论:0

  然而目前为止,当这些公司推出深度学习服务的时候——例如推出一个能够识别猫图像的智能手机应用——驱动这个应用的,依然是数据中心系统中的CPU。 Bryan Catanzaro是百度人工智能集团负责高性能计算系统的工程师,他表示当前深度学习应用依然依赖CPU,是因为GPU只有在收到大量数据的情况下才能发挥效用。而驱动智能手机应用的数据中心服务器软件并不会以这种方式向芯片输入数据。

  一般情况下,当手机应用的请求到达的时候,服务器会一次处理一个请求。Catanzaro解释说,如果当请求到达数据中心的时候,你使用GPU来拆分处理每一条请求,那么GPU的运行效率就会收到极大的影响。GPU甚至会无法正常运行。

  如果你能够在执行阶段不断的将数据发送给GPU,那么它将会发挥比CPU高的多的效率。在开发新人工智能平台的同时,百度正在进行这方面的尝试。基本上锁,当请求涌入数据中心的时候,它将会把多条请求进行打包处理,当达到一定的体积之后,再将其一同发送给GPU。Catanzaro表示:“我们会对这些请求进行收集和打包,这样就无需让GPU一次只处理一条请求,而是让它同时处理多个请求。这样做能够更好的发挥GPU的效率。”

  我们现在还不清楚谷歌将如何处理这个问题。但是该公司表示,已经有相关的案例显示TensorFlow能够在执行阶段运行在GPU上。该公司发言人Jason Freidenfelds透露:“对于不同的问题,我们有时会用GPU训练深度学习,有时也会用它来处理识别工作。”

  也许这看起来是一件微不足道的事情,但是其实它对技术发展来说是一件非常重要的事情。这个驱动人工智能程序的系统会被用在越来越多的计算设备上。而这些系统正在我们的日常生活中发挥着重要的作用。谷歌如今正在大量使用深度学习技术,不仅仅是识别照片、语音以及翻译文字,而且他们还在使用这个技术来优化搜索结果。而且其他一些公司还在将深度学习技术与广告投递、计算机安全进行整合,甚至还有公司在使用深度学习技术让计算机来理解人类的正常语义。换句话说,谷歌和百度这些企业将会需要大量的GPU。

  无处不在的人工智能

  与此同时,TensorFlow还在将一些人工智能技术彻底推到数据中心之外,让其进入到我们每天都在使用的智能手机之中。

  一般来说,当你使用手机上的深度学习应用的时候,它的运行必须要依靠网络,因为它需要将信息发送回数据中心之内。所有人工智能处理都是在数据中心内部完成的。例如,当你对着安卓手机说出一个命令的时候,它必须将你所说的话发到谷歌的数据中心之内。在那里,由大量CPU或GPU组成的庞大数据网络将会处理你的指令并作出相应。

  但是谷歌在开放了他们的人工智能引擎之后,在某些情况下,这些数据将会在你的手机本地完成处理,而无需再发回到谷歌的数据中心之内。Dean表示:“你可以将一些模型描述添加到手机本地,并且在本地完成运行过程。而且你不需要对这段描述或是代码作出任何改变。”

  这其实就是谷歌开发谷歌翻译这个应用所使用的方式。谷歌训练这个应用来识别用户语音,然后在其数据中心内部将这段语音翻译成另一种语言。但是在完成训练之后,这个应用可以自己运行——无需依托互联网连接。就是因为如此,你才可以用手机的摄像头拍摄一个法语单词,让后将其即时翻译成英语。

  但是这种工作其实难度很高。毕竟,手机的数据处理能力着实有限。但是随着时间的推移,越来越多的任务将会在手机本地完成。深度学习软件也将会不断进步,移动设备硬件的计算能力也会不断增长。深度学习初创企业Skymind公司的创始人Chris Nicholson就表示:“深度学习的未来发展平台,在于小型移动设备。”

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