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GPU释放人工智能潜力英伟达何以成为AI大赢家‘yabo手机版网址’

发布日期:2021-02-11 07:10浏览次数:
本文摘要:为什么一家显卡公司在人工智能领域突然有了很大的影响力?一个图形解决方案供应商能和人工智能行业有多大关系?GPU推动深度自学今天,人工智能研究已经进行了60多年。从最简单的文字对话,到计算机程序战胜人类棋手,人工智能可能在站了一个里程碑之后就变成了平台期,往往不会出现里程碑式的成就。

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为什么一家显卡公司在人工智能领域突然有了很大的影响力?一个图形解决方案供应商能和人工智能行业有多大关系?GPU推动深度自学今天,人工智能研究已经进行了60多年。从最简单的文字对话,到计算机程序战胜人类棋手,人工智能可能在站了一个里程碑之后就变成了平台期,往往不会出现里程碑式的成就。但是最近两三年,电脑的智能水平突然有了显著的提高:识别图片和声音的正确率和人类一样高,自动驾驶汽车开始上路,参加智力解说比赛并获得冠军,甚至在不能战胜人类的棋手领域被多次指出,人工智能取得了巨大的成就。

在这些成果的背后,有一个叫深度自学的算法是必不可少的,运行这个算法的硬件平台大多用在NVIDIA生产的GPU上。英伟达中国总裁张天成在拒绝接受中关村在线视频采访时做出了回应。这两年机器智能水平的突然提升,归结于三个因素。

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第一,大数据;二、深度自学的算法;第三,强算内容。这三个因素的结合在人工智能研究领域取得了很大的突破,图形、图像和语音的识别准确率有了很大的提高。英伟达中国总裁张天成拥有强大的细分计算能力,缓解了深度自学习算法训练的瓶颈,从而释放了人工智能的新潜力,使英伟达成为人工智能平台解决方案的成功提供商。但是深度自学带来的进步不会很快转入平台期吗,人工智能的研究和应用不会出现新的热点吗?在张天成,很明显有一天人工智能的准确率会因为算法而接近100%,所以总有一天会有提升的机会。

“通过不时递归来提高精度和准确度,可玩性越高,计算水平、数据量、算法模型和深度自学就越高,这将在我们的工作中不时积累和提高。这是一个良性循环的过程。”至少在现阶段,我们可以看到深度自学习算法在人工智能应用领域具有相当大的潜力。

在以往的研究中,当一个具体的应用面临海量数据时,可能需要数月甚至数年才能完成训练,似乎无法满足实际应用的拒绝。以NVIDIAGPU为代表的并行处理技术已经转移到人工智能上,大大降低了计算水平的瓶颈,将深度自学降低为简单的算法。落后的架构设计为AI的蓬勃发展奠定了基础。

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英伟达在计算机图形解决方案领域长期占据领先地位,现在在某种程度上也是人工智能领域最重要的。在图形应用中,GPU中专门设计的多个计算单元可以高速完成简单的图形计算,瞬间产生清晰详细的图像。但显然在NVIDIA中,GPU不仅可以处理图形,而且有潜力完成更多应用领域的数据处理,构建新的算法优化。可以说,英伟达早在二十年前就已经为今天的人工智能浪潮打好了基础。

英伟达中国总裁张天成在接受采访时透露,英伟达在实现CUDA架构时预测了超级计算机的巨大潜力。“为了让GPU 100%可编程,我们调整了CUDA架构,将每个处理器分段在一起,从几百个到几千个,成为了当今超级计算机的核心。新架构需要让超级计算机运行更慢,充分发挥仅次于更小功耗的计算能力。”目前,GPU在超级计算机行业应用广泛。

国内天河一号使用NVIDIA GPU进行大规模数据处理。英伟达的CUDA架构为GPU在深度自学领域铺平了道路。GPU的大规模并行计算架构正好满足了深度自学的需要。

经过几年的研发和积累,GPU已经成为f 以前人工智能的并行算法可能要一两年才能看到结果。针对GPU强大的计算能力,深度自学习算法正在尝试突破,能够在短时间内高效获取数据结果。


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