了解AI的核心計算能力

計算能力,除了專用的AI算法外,近年來計算機硬件的發展已成為AI發展的基礎。AI之所以早進入第一個發展低谷的原因之一就是計算機的計算能力不足。深度神經網絡訓練的實質是矩陣運算。反向傳播找到了整個網絡的最小損失,使訓練易於並行化。使用Nvidia GpU可以大大加快深度神經網絡的訓練速度。越來越多的傳統信息供應商正在使用Nvidia GpU來構建GpU集群。英特爾至強芯片提供強大的多核計算功能,可以在服務器上形成多個通道,並通過多節點集群進行並行優化計算。對於不是特別繁重的任務,它們可以直接用CpU完成。英特爾目前正在開發集成CpU和FpGA計算能力的芯片。
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專用神經網絡芯片發展迅速,主要包括FpGA,DSp,ASIC,ARM擴展模塊等技術路線,具有速度快,帶寬大,功耗低等特點,主要用於移動和嵌入式系統。許多製造商已經鞏固了芯片中的基本模型和算法,例如圖像處理和目標識別,並將其快速集成到嵌入式設備中。目前,主要功能有人臉識別,照片分類,圖像處理,圖像樣式轉換,圖像超分辨率重建,車牌識別,智能安全,自動駕駛,無人機姿態維護和位置跟踪等領域。
數據當前正處於數據爆炸時代。根據由希捷技術公司贊助並由國際數據公司(IDC)發布的白皮書“數據時代2025”:到2025年,全球數據圈將擴展到163ZB,相當於2016年生成的16.1ZB數據的十倍;全球數據總量將增加50倍,達到5.2ZB;認知系統“觸動”的分析數據總量將增加1.4倍至100倍。大量新興數據催生了一系列全新技術。人工智能已經將數據分析從罕見的回顧性實踐轉變為戰略決策和行動的驅動因素。
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