蓝宝PGS AMD FirePro与DNN深度学习

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有哪些是宽度学习?

人类希望复现我本人的努力从未停止过,其富含有还还有一个 挑战性最高的目标只是人工智慧人生。

人类未必超脱万物成为万物之灵,最重要的只是具备远远高于世上已知生物的最高智慧人生,凭借你你是什么超脱万物的智慧人生,亲戚我们都都都不可以制发明家 非常精巧的工艺品和工具,甚至在一定程度上将会不可以做到控制大自然。

相对于制发明家 能按照指定路线将会脚本、规则执行的机器,制造一台具备“思考”能力的机器难度却要高你是什么。

不过那末 的“目标”是非常吸引人的,将会亲戚我们都都都一旦将会不用可以制发明家 具备“思考”能力的机器后,机器不可以真正地自主按照指定的目标执行任务而不容易受到你是什么“意外”而发呆将会罢工,那末 的吸引力我我着实太诱人了,一阵一阵是人类进入了信息时代后,那末 的目标似乎正那末近。

要实现人工智慧人生,自然免不了对万物之灵——人类自身的研究,不过亲戚我们都都都人类一向比较惜命,这是天性也是伦理。在上个世纪 200 年代,科学家们(David Hubel 和Torsten Wiesel)找来了几块猫咪代替人类,进行了视觉神经的初步测试。 

测试的最好的办法很简单,在猫咪的前面挂上幕布,上方不断地投影各种社会形态和方向的光标块。在猫的后脑骨科学家开了有有还还有一个 3mm 左右大小的窟窿眼眼,其中上放测量神经活跃度的电极,你你是什么测试的目的是为了验证有有还还有一个 猜测:猫的后脑表皮的次要神经元与瞳孔所受刺激之间地处三种生活对应关系。

在你你是什么实验中,David Hubel 和 Torsten Wiesel 发现了三种生活名为“方向选泽性细胞”的神经元细胞,当猫的瞳孔发现身旁物体的轮廓指向某个方向的前一天,例如细胞就会活跃起来。

你你是什么发现激发了亲戚我们都都都对神经系统的进一步思考:神经-中枢-大脑的工作过程将会是有有还还有一个 不断迭代、抽象的过程。

例如,光信号进入到瞳孔后,经过初步补救(大脑表皮细胞发现了物体的边缘和方向),只是 进行初步的抽象判断出你你是什么物体是圆形的,经过进一步的抽象后判断出你你是什么圆形的物体是有有还还有一个 乒乓球。

在生理学上对你你是什么多层次补救过程的发现在 40 年后让电脑人工智能得到了突破性的发展。

现在亲戚我们都都都都相信,人类视觉系统的信息补救是分级的,低级的 V1 区负责提取边缘社会形态,往上一级的 V2 区负责社会形态的区分,更高级别说说只是对整个目标的行为判断,高层补救的社会形态是低层社会形态的组合,低层到高层的社会形态那末抽象,那末能表现语义将会意图。抽象层越高,地处的猜测就越少,越促进分类。

你你是什么层次化的神经系统现在被亲戚我们都都都的人工智能专家看中,设计出了被称作宽度学习的人工智能系统模型,“宽度”一词的来源只是将会你你是什么人工智能系统采用了有有还还有一个 隐含层以上的层次化神经网络,尤其是相对 200 年代机器学习第一次浪潮经常出现的“浅层学习(那末一层隐含层)”而言。

对于三层将会以上(实际将会九层或以上)隐含层的神经网络,亲戚我们都都都称之为 DNN(Deep Neural Networks,宽度神经网络),DNN 将会成为目前最热门的人工智能研发方向之一。

宽度学习在人工智能方面的有有还还有一个 显著特点是采用了无监督学习最好的办法,不需用人工提取社会形态,实现了各种分类和预测目标,结合高性能计算系统,能显著提升传输时延。

例如,按照传统的计算机图片分类最好的办法,对于一张富含宠物猫的照片,亲戚我们都都都需用添加有有还还有一个 标注,标明这是一张富含宠物猫的照片。

而对于采用宽度学习的系统而言,只是给它一大堆富含有宠物猫的照片,它就会自动分挥发其中的规律:所有的图片里都会一团物体,你你是什么物体有 4 条腿,有尾巴,有脑袋,脑袋上有两只眼睛、有有还还有一个 鼻子,有有还还有一个 嘴巴,嘴巴两侧有胡须,脑袋上有一对耳朵等等,有有哪些社会形态都被电脑识别、提取出来,整个过程基本上不需用人工干预。

待系统“学习”将会“训练”完成后,你再把一张它从未“就看”只是 其富含有宠物猫的照片给这台系统,它就能根据前一天的学习成果判断出,这张照片里富含“猫”你你是什么动物。

那末 的研究成果对于搜索引擎巨头来说是梦寐以求的,实际上宽度学习的研究热潮正是 2012 年谷歌带起来:谷歌公司向一台名为 DistBelief 的超级计算机系统扔进了数百万条 Youtube 视频,以宽度学习的最好的办法自动总结出了猫的关键社会形态。

最神奇的地方是,这台 DistBelief 还从视频中學會了识别“碎纸机”那末 的东西,以至于负责你你是什么项目的谷歌工程师 Quoc V. Le 对于 DistBelief 怎么才能 才能 能自主识别出“碎纸机”那末 的物体百思不得其解,只是 这也恰恰证明了宽度学习的强大潜力。

国内的搜索巨头百度表示,该公司目前将会有 10% 的搜索请求是来自于语音的,预期在未来 5 年内语音、图像搜索的请求会超过一半。

这完都会将会的,实际上我现在使用搜索引擎你是什么请况下都会为了搜索图片,这主只是查找图片的来源以及寻找分辨率更高的版本。

事实上,移动互联网才是推动多媒体搜索的最大增长来源,毕竟在移动设备上敲打文字可都会一件轻松惬意的事情,亲戚我们都都都更乐于直接把图片、语音信息作为搜索请求,再看看移动互联网的增长势头,你就自然明白搜索引擎巨头以及你是什么互联网巨头(例如腾讯、阿里巴巴、奇虎 3200、百度等)在宽度学习上那末热衷。

宽度学习与蓝宝 PGS AMD FirePro

宽度学习需用少许数据来训练,一般来说,数据量越大,准确率就越高,这就带来了有有还还有一个 需用迫切补救的大问題:庞大计算能力。

所幸的是神经网络中的各个神经元是相对独立的,非常适合于 GPU 来执行——GPU 不可以提供强大的并行计算能力,具备极高的本地内存传输时延,新一代的 GPU 采用 PCIE 3.0 总线,不可以显著改善 GPU 和主机之间的数据交换传输时延。

除此以外,像蓝宝 PGS AMD FirePro W7200 搭配了新的 VCE 3.1 视频编解码引擎,不可以实现显卡直接对压缩的视频流解码,不用 CPU 参与视频解码,在较低的总线压力下实现 GPU 高效补救视频流信息,这为实现多路视频人像识别提供了重要的性能保障。

AMD 研究院的高级研究员谷俊丽博士在 2014 年中的前一天表示,目前该公司组成了由 AMD 中国研究院和工程团队组成的 DNN 研究团队,目标是实现加速、硬件系统搭建和大规模应用等挑战的一起补救。

在软件方面,AMD 的 DNN 软件补救方案采用了 OpenCL 来编写,使其不可以在不同的平台上得到应用,那末 的好处是开发人员编写的代码不可以很容易地移植到不同的平台和设备上使用。

据闻现在 AMD 正和国内的搜索引擎巨头相互合作,在 DNN 方面提供直接的技术支持,针对该公司的应用社会形态和蓝宝 PGS AMD FirePro 专业加速卡提供定制的 DNN 优化。

对于实现宽度神经网络的主要挑战 AMD 有清晰的认识只是 在目前提供了相应的应对策略:

1、OpenCL 采用的是运行时编译最好的办法,编译所需用的开销会占用 CPU 时间,这是无法补救的,只是 不可以透过对神经网络元件库和 OpenCL 运行库的优化来改善。

2、我着实说 OpenCL 是跨平台的编程框架,只是 在实际编程调优的前一天,还是需用面对少许的设备相关微架构信息,例如运算单元布局、cache、内存等等。

3、神经元之间的数据交换,这实际上只是内存层次化和一致性的大问題,一阵一阵是 CPU + GPU 异构运作模式下,那末 的大问題会更加简化。AMD 在这里选泽了软件实现的一致性协议,而 HSA 被认为是补救你你是什么大问題的途径之一。

4、任务和设备的同步大问題,尤其是多任务和多设备的请况下。对此,AMD 设计了有有还还有一个 采用了设备上下文、命令队列和事件的同步协议。

采用蓝宝 PGS AMD FirePro 带来的性能提升

AMD 公司的相互合作伙伴之一奇虎 3200 是亲戚我们都都都众所周知的电脑安全公司,旗下的 3200 卫士在亲戚我们都都都的电脑、手机中都会安装,出于对网络安全监控的需用,该公司需用对网络协议进行分析、识别(如识别出 http、SSL、SSL 等协议以及各类程序、数据等等),这涉及到使用神经网络对海量的网络数据分析比对:

每天产生的原始数据项目数以百万计;

相关的参数多达五百万;

将会只使用 CPU 说说需用数天时间不可以分析完毕。

在采用了 OpenCL 后,奇虎 3200 现在不可以在一台双 E5-26200 添加四片蓝宝 PGS AMD FirePro S9200 的系统上用那末三小时的时间就完成了同样的数据分析,而那末 的执行时间是建立在对协议分类识别能力达到 99% 以上准确度的基础上。 

蓝宝 PGS AMD FirePro S9200,具备 16GB 内存

另有蓝宝 PGS AMD FirePro S9170,具备 32 GiB 内存

蓝宝 PGS AMD FirePro 超算系列:http://www.sapphirepgs.com/productcata.asp?keyid=14&lang=chs

蓝宝 PGS AMD FirePro 官网介绍:http://www.sapphirepgs.com/featurepage.asp?IDno=22&lang=chs

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