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AI芯片優(yōu)化算法 推動(dòng)人工智能發(fā)展
2017年08月08日 09:43:09來(lái)源:太平洋電腦網(wǎng)點(diǎn)擊量:39128
導(dǎo)讀2017年新興技術(shù)成熟度曲線亮眼的就是人工智能類的技術(shù)。Gartner指出,未來(lái)10年人工智能將成為具破壞性級(jí)別的技術(shù),主要是因?yàn)榈挠?jì)算能力、漫無(wú)邊際的數(shù)據(jù)集、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的超乎尋常的進(jìn)步。插上人工智能AI的“翅膀”,人們基于數(shù)據(jù)可以解決超乎想象的問(wèn)題。
  【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 媒體導(dǎo)讀】2017年新興技術(shù)成熟度曲線亮眼的就是人工智能類的技術(shù)。Gartner指出,未來(lái)10年人工智能將成為具破壞性級(jí)別的技術(shù),主要是因?yàn)榈挠?jì)算能力、漫無(wú)邊際的數(shù)據(jù)集、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的超乎尋常的進(jìn)步。插上人工智能AI的“翅膀”,人們基于數(shù)據(jù)可以解決超乎想象的問(wèn)題。
 

 
  在深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域里,重要的是數(shù)據(jù)和運(yùn)算。誰(shuí)的數(shù)據(jù)更多,誰(shuí)的運(yùn)算更快,誰(shuí)就會(huì)占據(jù)優(yōu)勢(shì)。因此,在處理器的選擇上,可以用于通用基礎(chǔ)計(jì)算且運(yùn)算速率更快的GPU迅速成為人工智能計(jì)算的主流芯片
 
  2017年度GTC技術(shù)大會(huì)上,英偉達(dá)推出了他們公司新研發(fā)的GPU——Volta。該芯片的核心是一款稱為“Tensor Core(張量處理器)”的人工智能加速器,這是開(kāi)發(fā)下一階段AI應(yīng)用的硬件保障。然而,我們需要升級(jí)軟件,更新AI算法,其原因有兩點(diǎn):一是現(xiàn)有的AI算法不能充分利用這個(gè)加速器的性能,二是為了獲得AI開(kāi)發(fā)中另外的突破。
 
  如果我們能充分利用這種新代芯片,不僅將大大推進(jìn)AI應(yīng)用的進(jìn)展,甚至可能會(huì)創(chuàng)建新的AI應(yīng)用。比如說(shuō),AI算法可以利用該種芯片的高速運(yùn)行速度,來(lái)更好地理解和綜合分析人類語(yǔ)言。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)將極大地完善,音頻的轉(zhuǎn)錄將更加準(zhǔn)確,計(jì)算機(jī)將會(huì)有能表現(xiàn)出語(yǔ)言風(fēng)格和情感的語(yǔ)音系統(tǒng)。
 
  有許多公司已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了AI所具有的巨大潛力,還研發(fā)出了強(qiáng)大的芯片,以期獲得AI的廣泛應(yīng)用。例如,英偉達(dá)開(kāi)發(fā)的 GPU以及谷歌研發(fā)出的TPU。
 
  這些芯片有一個(gè)共同點(diǎn),就是它們都根據(jù)程序局部性原理來(lái)不斷優(yōu)化算法。為了獲得局部性優(yōu)勢(shì),需要AI芯片和AI算法的共同支持。目前,新興的AI芯片已經(jīng)可以為此提供基礎(chǔ)框架(例如Volta的“Tensor Core”),但是更多的AI算法還沒(méi)有獲得與這種芯片的相應(yīng)升級(jí)。通俗地說(shuō),當(dāng)下通行的算法不能充分利用到該芯片的高速運(yùn)行速度。
 
  AI芯片的階段是并行驅(qū)動(dòng),即同時(shí)執(zhí)行多種任務(wù)。
 
  在海量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分展示其易被現(xiàn)有并行芯片利用的顯著并行性。然而,目前來(lái)看,內(nèi)存提取性能的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人們的需求。終這些新芯片會(huì)面臨“內(nèi)存墻”的困境,即內(nèi)存性能會(huì)嚴(yán)重限制芯片性能的發(fā)揮。
 
  為了進(jìn)入到下一階段,AI芯片仍要在局部性上下功夫。局部性可以體現(xiàn)為重復(fù)引用同一個(gè)變量。打個(gè)比方,您在雜貨店里購(gòu)物,您要按照購(gòu)物清單買東西,清單一共列有10件商品,您如果想加快尋獲商品的速度的話,可以請(qǐng)10個(gè)朋友,讓他們分別找到1件清單上商品。這種方法雖然是并行驅(qū)動(dòng)的,但效率也非常低下,因?yàn)榍鍐紊喜煌奈锲房赡軘[在一起,這就會(huì)產(chǎn)生讓不同的朋友來(lái)找尋相鄰物品的情況,從而降低了效率。一個(gè)更好的辦法是讓每個(gè)朋友去一個(gè)不同的過(guò)道,并只找那個(gè)過(guò)道的物品。這就是局部性解決目前“內(nèi)存墻”困境的方式。
 
  新代AI芯片需要具有顯著局部性特點(diǎn)的算法相適應(yīng)。目前,并不是所有的AI算法都能勝任這一任務(wù),因?yàn)樗鼈儾痪邆滹@著的局部性。計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法由于其大量使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而在局部性上顯有優(yōu)勢(shì),但語(yǔ)言和語(yǔ)言應(yīng)用中所使用的復(fù)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則需要稍加變動(dòng)(尤其要對(duì)其推理能力進(jìn)行優(yōu)化),以改善其局部性。
 
  在百度的硅谷AI實(shí)驗(yàn)室,研究人員嘗試了幾種完善算法的方式,來(lái)挖掘局部性的潛力。早期的實(shí)驗(yàn)顯示出了我們非??赡芸朔@一困難的跡象。例如,研究人員發(fā)展了RNN網(wǎng)絡(luò),讓其在低批量大小下達(dá)到了30倍速的提升。這開(kāi)了一個(gè)好頭,但未來(lái)AI芯片的性能還要有更大的提升。另一個(gè)研究方向是整合了來(lái)自卷積和復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的想法得來(lái)的,但這個(gè)方向的優(yōu)解還在后頭。
 
  深度學(xué)習(xí)的AI算法計(jì)算有限,迄今為止的突破都是得益于運(yùn)算速度更快的計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)。然而,當(dāng)下的算法已經(jīng)取得了突破性進(jìn)展,而且已經(jīng)在語(yǔ)音識(shí)別,機(jī)器翻譯和人類語(yǔ)音綜合方面得到了成果。目前,進(jìn)行下一階段AI算法研發(fā)的硬件已經(jīng)到位。早期實(shí)驗(yàn)中的種種跡象表明——我們正處于下一代算法開(kāi)發(fā)的前端。預(yù)計(jì)下一代算法能充分利用目前AI芯片的性能,并且可以我們得到其他方面的突破。
 
  原標(biāo)題 AI 芯片的飛速發(fā)展 算法也需要不斷的優(yōu)化
關(guān)鍵詞 芯片網(wǎng)絡(luò)視頻編碼器硬盤錄像機(jī)
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