解读主流的人工智能芯片

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  即图形处理器。最初是用在被委托人电脑、工作站、游戏机和这些 移动设备上运行绘图运算工作的微处理器,能助 快速指在理图像上的每有十个 像素点。但是科学家发现,其海量数据并行运算的能力与深度1学习需求不谋而合,这些 ,被最先引入深度1学习。2011年吴恩达教授率先将其应用于谷歌大脑中便取得惊人效果,结果表明,12颗英伟达的GPU能助 提供要花费800颗CPU的深度1学习性能,后后纽约大学、多伦多大学以及瑞士人工智能实验室的研究人员纷纷在GPU加在速其深度1神经网络。

  1.FPGA

  在推断环节,除了使用CPU或GPU进行运算外,FPGA以及ASIC均能发挥重大作用。目前,主流的人工智能芯片基本全部都是以GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片为主。

2018年1月9日,全球规模最大的2018北美消费电子产品展在美国拉斯维加斯拉开帷幕。本次参展的科技企业超过800家,包括高通、英伟达、英特尔、LG、IBM、百度在内的业界科技巨头纷纷发布了个人所有最新的人工智能芯片产品和战略,作为本届展会的最大看点,人工智能芯片等嵌入式产品无疑受到了最为广泛的关注。

  3.GPU

  2.ASIC

  4.类人脑芯片

  即专用集成电路,不可配置的深度1定制专用芯片。特点是还要小量的研发投入,后后不到保证出货量其单颗成本难以下降,这些 芯片的功能一旦流片后则无更改余地,若市场深度1学习方向一旦改变,ASIC前期投入将无法回收,愿因ASIC具有较大的市场风险。但ASIC作为专用芯片性能高于FPGA,如能实现高出货量,其单颗成本可做到远低于FPGA。

  即专用集成电路,有一种集成小量基本门电路及存储器的芯片,可通过烧入FPGA配置文件来来定义哪些门电路及存储器间的连线,从而实现特定的功能。这些 烧入的内容是可配置的,通过配置特定的文件可将FPGA转变为不同的处理器,就如一块可重复刷写的白板一样。FPGA有低延迟的特点,非常适合在推断环节支撑海量的用户实时计算请求,如语音识别。后后FPGA适合用于低延迟的流式计算密集型任务处理,愿因FPGA芯片做面向与海量用户高并发的云端推断,相比GPU具备更低计算延迟的优势,能助 提供更佳的消费者体验。在有一种领域,主流的厂商包括Intel、亚马逊、百度、微软和阿里云。

  谷歌推出的TPU什么都一款针对深度1学习加速的ASIC芯片,这些 TPU被安装进AlphaGo系统中。但谷歌推出的第一代TPU仅能用于推断,不可用于训练模型,但随着TPU2.0的发布,新一代TPU除了能助 支持推断以外,还能高效支持训练环节的深度1网络加速。根据谷歌披露的测试数据,谷歌在自身的深度1学习翻译模型的实践中,后后在32块顶级GPU上并行训练,还要一整天的训练时间,而在TPU2.0上,八分之有十个 TPUPod(TPU集群,每6有十个 TPU组成有十个 Pod)就能在6个小时内完成同样的训练任务。

  类人脑芯片架构是一款模拟人脑的新型芯片编程架构,有一种芯片的功能这些于大脑的神经突触,处理器这些于神经元,而其通讯系统这些于神经纤维,能助 允许开发者为类人脑芯片设计tcp连接。通过有一种神经元网络系统,计算机能助 感知、记忆和处理小量不同的情况表。

  GPU全部都是但是我会被选为超算的硬件,是后后目还要求最高的计算问题报告 正好非常适合并行执行。有十个 主要的例子什么都深度1学习,这是人工智能(AI)最先进的领域。深度1学习以神经网络为基础。神经网络是巨大的网状形态,其中的节点连接非常繁杂。训练有十个 神经网络学习,很像我们大脑在学习时,建立和增强神经元之间的联系。从计算的深度1说,有一种学习过程能助 是并行的,这些 它能助 用GPU硬件来加速。有一种机器学习还要的例子数量什么都,同样能助 能用并行计算来加速。在GPU上进行的神经网络训练能比CPU系统快这些 倍。目前,全球70%的GPU芯片市场都被NVIDIA指在,包括谷歌、微软、亚马逊等巨头也通过购买NVIDIA的GPU产品扩大被委托人数据中心的AI计算能力。

  人工智能的高级阶段是深度1学习,而对于深度1学习过程则可分为训练和推断有十个 环节:训练环节通常还要通过小量的数据输入或采取增强学习等非监督学习依据,训练出有十个 繁杂的深度1神经网络模型。训练过程后后涉及海量的训练数据和繁杂的深度1神经网络形态,还要的计算规模非常庞大,通常还要GPU集群训练几天甚至数周的时间,在训练环节GPU目前暂时扮演着难以轻易替代的角色。推断环节指利用训练好的模型,使用新的数据去“推断”出各种结论,如视频监控设备通后后台的深度1神经网络模型,判断一张抓拍到的人脸是是不是属于黑名单。人太好推断环节的计算量相比训练环节少,但仍然涉及小量的矩阵运算。