蓝宝PGS AMD FirePro与DNN深度学习

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哪些地方是角度学习?

人类希望复现其他人的努力从未停止过,其中另两个 挑战性最高的目标并且人工智慧网。

人类并不一定超脱万物成为万物之灵,最重要的并且具备远远高于世上已知生物的最高智慧网,凭借其他超脱万物的智慧网,亲戚亲戚他们都可不还都可以 制发明 非常精巧的工艺品和工具,甚至在一定程度上并且都可不还都可以 做到控制大自然。

相对于制发明 能按照指定路线并且脚本、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并且有。

不过并且的“目标”是非常吸引人的,并且亲戚亲戚他们一旦也可不还都可以能制发明 具备“思考”能力的机器后,机器都可不还都可以 真正地自主按照指定的目标执行任务而不容易受到其他“意外”而发呆并且罢工,并且的吸引力其实太诱人了,很重是人类进入了信息时代后,并且的目标似乎正没办法 近。

要实现人工智慧网,自然免不了对万物之灵——人类自身的研究,不过亲戚亲戚他们人类一向比较惜命,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)找来了多少猫咪代替人类,进行了视觉神经的初步测试。 

测试的土办法 很简单,在猫咪的前面挂上幕布,上端不断地投影各种形状和方向的光标块。在猫的后脑骨科学家开了另两个 3mm 左右大小的黑点,其中贴到 测量神经活跃度的电极,其他测试的目的是为了验证另两个 猜测:猫的后脑表皮层的每项神经元与瞳孔所受刺激之间地处并是否是 对应关系。

在其他实验中,David Hubel 和 Torsten Wiesel 发现了并是否是 名为“方向挑选性细胞”的神经元细胞,当猫的瞳孔发现头上物体的轮廓指向某个方向的并且,类似细胞就会活跃起来。

其他发现激发了亲戚亲戚他们对神经系统的进一步思考:神经-中枢-大脑的工作过程并且是另两个 不断迭代、抽象的过程。

类似,光信号进入到瞳孔后,经过初步处理(大脑表皮层细胞发现了物体的边缘和方向),并且进行初步的抽象判断出其他物体是圆形的,经过进一步的抽象后判断出其他圆形的物体是另两个 乒乓球。

在生理学上对其他多层次处理过程的发现在 40 年后让电脑人工智能得到了突破性的发展。

现在亲戚亲戚他们都相信,人类视觉系统的信息处理是分级的,低级的 V1 区负责提取边缘形状,往上一级的 V2 区负责形状的区分,更高级别得话并且对整个目标的行为判断,高层处理的形状是低层形状的组合,低层到高层的形状没办法 抽象,没办法 能表现语义并且意图。抽象层越高,地处的猜测就越少,越利于分类。

其他层次化的神经系统现在被亲戚亲戚他们的人工智能专家看中,设计出了被称作角度学习的人工智能系统模型,“角度”一词的来源并且并且其他人工智能系统采用了另两个 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突然出现的“浅层学习(可不还都可以可不还都可以 一层隐含层)”而言。

对于三层并且以上(实际并且九层或以上)隐含层的神经网络,亲戚亲戚他们称之为 DNN(Deep Neural Networks,角度神经网络),DNN 并且成为目前最热门的人工智能研发方向之一。

角度学习在人工智能方面的另两个 显著特点是采用了无监督学习土办法 ,不可不还都可以 人工提取形状,实现了各种分类和预测目标,结合高性能计算系统,能显著提升波特率。

类似,按照传统的计算机图片分类土办法 ,对于一张所含宠物猫的照片,亲戚亲戚他们可不还都可以 加在另两个 标注,标明这是一张所含宠物猫的照片。

而对于采用角度学习的系统而言,并且给它一大堆包所含宠物猫的照片,它就会自动分挥发掉其中的规律:所有的图片里全是一团物体,其他物体有 4 条腿,有尾巴,有脑袋,脑袋上有两只眼睛、另两个 鼻子,另两个 嘴巴,嘴巴两侧有胡须,脑袋上有一对耳朵等等,哪些地方地方形状都被电脑识别、提取出来,整个过程基本上不可不还都可以 人工干预。

待系统“学习”并且“训练”完成后,你再把一张它从未“看得人”并且其中所含宠物猫的照片给这台系统,它就能根据并且的学习成果判断出,这张照片里所含“猫”其他动物。

并且的研究成果对于搜索引擎巨头来说是梦寐以求的,实际上角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,以角度学习的土办法 自动总结出了猫的关键形状。

最神奇的地方是,这台 DistBelief 还从视频中医学会 了识别“碎纸机”并且的东西,以至于负责其他项目的谷歌工程师 Quoc V. Le 对于 DistBelief 如可能自主识别出“碎纸机”并且的物体百思不得其解,并且这也恰恰证明了角度学习的强大潜力。

国内的搜索巨头百度表示,该公司目可不还都可以 是有 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。

这完整是并且的,实际上我现在使用搜索引擎并且有情况表下全是为了搜索图片,这主并且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全是一件轻松惬意的事情,亲戚亲戚他们更乐于直接把图片、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其他互联网巨头(类似腾讯、阿里巴巴、奇虎 3200、百度等)在角度学习上没办法 热衷。

角度学习与蓝宝 PGS AMD FirePro

角度学习可不还都可以 血块数据来训练,一般来说,数据量越大,准确率就越高,这就带来了另两个 可不还都可以 迫切处理的大大问题: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 都可不还都可以 提供强大的并行计算能力,具备极高的本地内存波特率,新一代的 GPU 采用 PCIE 3.0 总线,都可不还都可以 显著改善 GPU 和主机之间的数据交换波特率。

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,都可不还都可以 实现显卡直接对压缩的视频流解码,不想 CPU 参与视频解码,在较低的总线压力下实现 GPU 高效处理视频流信息,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 年中的并且表示,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同時 处理。

在软件方面,AMD 的 DNN 软件处理方案采用了 OpenCL 来编写,使其都可不还都可以 在不同的平台上得到应用,并且的好处是开发人员编写的代码都可不还都可以 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合作者者,在 DNN 方面提供直接的技术支持,针对该公司的应用形状和蓝宝 PGS AMD FirePro 专业加速卡提供定制的 DNN 优化。

对于实现角度神经网络的主要挑战 AMD 有清晰的认识并且在目前提供了相应的应对策略:

1、OpenCL 采用的是运行时编译土办法 ,编译所可不还都可以 的开销会占用 CPU 时间,这是无法处理的,并且都可不还都可以 透过对神经网络元件库和 OpenCL 运行库的优化来改善。

2、其实说 OpenCL 是跨平台的编程框架,并且在实际编程调优的并且,还是可不还都可以 面对血块的设备相关微架构信息,类似运算单元布局、cache、内存等等。

3、神经元之间的数据交换,这实际上并且内存层次化和一致性的大大问题,很重是 CPU + GPU 异构运作模式下,并且的大大问题会更加比较复杂。AMD 在这里挑选了软件实现的一致性协议,而 HSA 被认为是处理其他大大问题的途径之一。

4、任务和设备的同步大大问题,尤其是多任务和多设备的情况表下。对此,AMD 设计了另两个 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 公司的合作者者伙伴之一奇虎 3200 是亲戚亲戚他们众所周知的电脑安全公司,旗下的 3200 卫士在亲戚亲戚他们的电脑、手机中全是安装,出于对网络安全监控的可不还都可以 ,该公司可不还都可以 对网络协议进行分析、识别(如识别出 http、SSL、SSL 等协议以及各类应用线程、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;

并且只使用 CPU 得话可不还都可以 数天时间可不还都可以分析完毕。

在采用了 OpenCL 后,奇虎 3200 现在都可不还都可以 在一台双 E5-26200 加在四片蓝宝 PGS AMD FirePro S9200 的系统上用可不还都可以 三小时的时间就完成了同样的数据分析,而并且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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