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时间:2018-09-22编辑: admin 点击率:

  物联网的下一站是人工智能

  2016年7月爆出了全国际震动的软银234亿英镑收买ARM公司事情,软银首席执行官孙正义就此标明,这一收买标志着软银的一次范式改变——出资物联网。固然,ARM作为垄断了智能手机业的芯片规划公司,最近一两年来正活跃向物联网拓宽,由于物联网有望在未来数年内成为可代替智能手机工业规划的战略性机会。

  但是,ARM仅仅供给物联网芯片的规划,即使真如Gartner所猜测在2020年将有260亿物联网设备,但这也仅仅物联网的物理根底。怎么对这260亿物联设备7×24连绵不断发生出来的数据进行剖析、判别和商业变现,单靠人工则远远不能满意这一需求,而有必要依托主动化的算法,这就是Gartner所活跃倡议的算法经济。

  人工智能将成干流商业竞赛战略

  为什么说人工智能将成干流商业竞赛战略?这是由于在算法经济年代,人工智能是终极算法,对终极算法的寻求必将成为干流商业竞赛战略。

  在华盛顿大学教授Pedro Domingos的2015年新书《终极算法》中,有这样结论:终极算法就是通过机器学习的方法,主动发现和发明其它一切算法的主算法。这个所谓的主算法是单一的、全球通用的算法,这个主算法关于生物界来说是人类大脑,关于以物联网为根底的机器国际来说就是人工智能。

  在曩昔60年间,全球最顶尖的科学家们一向在研讨怎么用数学的方法来模仿人类的智能。前期可证明《数学原理》的逻辑理论家程序让机器具有逻辑推理才能,中期的专家系统让机器能取得人类的常识,再到后来旨在让机器自主学习常识的机器学习算法,科学家们对人工智能的探究一向没有中止。

  进入到2016年,也是人工智能学科诞生60周年之际,依据深度学习的机器学习算法成为人工智能干流,而深度学习的中心就是多层深度神经元网络DNN,这也是现在干流科学家能到达的最为老练的机器智能。

  2016年7月21日,技能解决方案供给商SoftServe发布了Big Data Snapshot 研讨报告,研讨显现 62% 的大中型公司期望在未来的两年内能将机器学习用于商业剖析。这意味着商用多层深度神经元网络DNN,行将成为各大企业追逐的干流商业竞赛战略。

  硬件前进推进人工智能商用

  咱们正在进入人工智能的商用年代。通过60年的开展,依据DNN的人工智能现已从高校和试验室走进了企业,并从企业分散向千家万户。谷歌本年刚发布的智能硬件Google Home、行将量产的阿里互联网轿车、微软人工智能助理Cortana等,都是依据DNN的规划化商业使用。

  在更为广泛的传统企业使用层面,一场大规划的人工智能商用化正在开端,这是依据硬件的前进,其间一个明显的前进是GPU在人工智能商用中的兴起。《连线》杂志在2015年末宣布了一篇名为《与Google竞赛,Facebook开源了人工智能硬件》文章中谈及GPU在人工智能商用年代的兴起。现在,Facebook、Google、微软、百度等大型互联网公司正在转向使用GPU完结人工智能商业使用。

  在曩昔,算法模型依托CPU核算得出,但人工智能算法的独特性在于分布式并行核算,这并非依据串行核算的CPU所拿手。实际上针对图形图像处理的GPU从一开端就是大规划并行核算,这也是为什么斯坦福大学的吴恩达教授会考虑选用GPU优化人工智能算法的初衷。尊龙用现金娱乐一下下载!研讨标明,12 颗 NVIDIA GPU 能够供给相当于2,000 颗 CPU 的深度学习功能。

  虽然从长时刻来看,开发真实的人工智能芯片依然是全球学界与企业界一起需求完结的使命,但那仍需求很长时刻的探究与试验。从当时人工智能商业化需求来看,把GPU用于人工智能商用明显具有极大的优势。这就是2016年4月,NVIDIA推出依据GPU的全球首款深度学习超级核算机DGX-1的原因。

  首款GPU深度学习超级核算机

  首款GPU深度学习超级核算机NVIDIA DGX-1依据 NVIDIA Tesla P100 GPU,该 GPU 选用2016年最新的 NVIDIA Pascal GPU 架构。Pascal是第五代GPU架构,于两年前的GPU技能大会(GTC)上发布,产品将于2016年上市,这就是Tesla P100 GPU。

  作为新一代GPU架构,Pascal比较于前一代的Maxwell有较大的功能进步。依据NIVIDIA的数据,Pascal GPU 在练习深度神经网络的功能方面有1个数量级的进步。2015年GTC大会上,用4颗Maxwelll GPU练习Alexnet深度神经网络需求25小时,到了2016年GTC大会上用8颗Pascal GPU则只用2小时;比照英特尔双路至强E5服务器练习Alexnet网络需求150个小时,而DGX-1只需求2个小时。

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