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2)gpu深度学习“大爆炸”
就像我在此前的一篇论文《利用gpu加速人工智能的新型计算模式》中所写的那样,2009年将是人工智能飞速发展的一年。多伦多大学alex krizhevsky创建了能够从100万样本中自动学习识别图像的深度神经网络。仅在两块nvidia gtx 580 gpu上训练几天,“ale”就赢得了当年的imag竞赛,击败了磨练几十年的所有人类专家算法。研究者们认识到,网络数据规模越大、计算能力越强,其学习能力就越强的规律之后,斯坦福的andrew ng与nvidia 研究室合作开发了一种使用大规模gpu计算系统训练网络的方法。”
世界各地的人工智能研究人员,正在集体转向gpu深度学习。百度、谷歌、facebook与微软是首批将其用于模式识别的公司。2015年,人工智能在图像识别方面实现了“超越人类”的水准。在语音识别领域,微软研究院使用gpu深度学习实现了历史里程碑,在对话语音领域获得“媲美人类”的水平。”
”图像识别与语音识别——gpu深度学习已经为机器学习、认知、推理与解决问题奠定了基础。gpu开始成为模拟人类想象力的引擎,打造出了视频游戏与好莱坞影片的惊人虚拟世界。nvidia的gpu运行深度学习算法,模拟人类智能,能够认知与理解世界的计算机、机器人与自动驾驶汽车的大脑。就像人类想象力与智能密不可分一样,计算机图形与人工智能也在我们的架构内合二为一。人类大脑拥有两种模式,gpu也拥有两种模式。这可能是nvidia gpu之所以被广泛用于深度学习的原因所在,因此nvidia日益被称作“人工智能计算公司”。全球gpu市场将在未来10年有可能超越cpu的爆发式增长。”
林燃相信他们不是吹牛。
作为英特与md竞争者,vida致力于图形计算,从pc计算机图形硬件,到好莱坞电影特效工具,再到人工智能时代的大脑,他们有机会超越前者。
林燃听得十分入神,拿手机拍下ppt内容。
然后搬出手提电脑,开始撰写技术会议纪要。
这是他的好习惯,每当听到先进的技术思路,就用记事本记下来。
顺便把自己的想法,刹那间闪过的灵感,统统记录下来。
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