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NVIDIA潘迪:深度挖掘引爆智能革命

近日,NVIDIA在北京发布了企业级GPU的全球战略,这次将深度学习划为了重中之重,今后也将推进新兴企业和研究机构对深度学习领域的研究和应用。 <br/>NVIDIA方面则认为,深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法,它通过建立深度神经网络像人脑一
发布时间:2015-05-08 13:55        来源:        作者:云中子

【赛迪网讯】近日,NVIDIA在北京发布了企业级GPU的全球战略,这次将深度学习划为了重中之重,今后也将推进新兴企业和研究机构对深度学习领域的研究和应用。 NVIDIA方面则认为,深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法,它通过建立深度神经网络像人脑一样去学习知识。而深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石。GPU强大的并行计算技术可以大幅加速深度学习模型的训练,同时也可大幅降低计算成本和功耗。

我国深度挖掘技术水平非常先进
一直以来,深度学习都是各大IT巨头、科研院所研究的对象,几年前IBM沃森超级计算机就曾经给我们带来了惊喜。如今,NVIDIA凭借其强大的GPU和软件也开始深挖这一领域。看似是一个崭新的领域,其实包括我国在内的诸多高校和机构早已在这方面投入了研发力量。据NVIDIA全球副总裁、PSG兼云计算业务中国区总经理Ashok Pandey(潘迪)介绍,ImageNet竞赛中香港中文大学,取得了第二名的成绩。另一方面,在国内,特别是在互联网领域,机械学习的研究非常热,在这个“热”的背后,它有非常非常多从事机器学习相关领域研究的工程师和研究者,他们来自国内不同的高校和科研机构。这些非常年轻的工程师和研究者,也从另外一个侧面反映出我们国内在机械学习,特别是在深度学习领域,跟世界先进水平基本上是在一个层次,属于一个竞争的层面。

NVIDIA全球副总裁、PSG兼云计算业务中国区总经理Ashok Pandey(潘迪)

ImageNet是一个大规模图像处理的竞赛,每年一届。从2012年开始,第一次用到GPU,实际上这几年中国一直都有参与。我们国内有三家比较强的从事这方面的研究机构,包括香港中文大学、中科院自动化所,还有公安部的第三研究所。在做图像图形的识别方面,他们在中国国内是非常权威的,在2014年的比赛中都拿到了很好的名次。公安部三所拿了两个单项第二;自动化所,也拿到了一个第二名。他们与NYU、MIT等这样的高校和谷歌、微软等这样的大型科研机构算是同台竞争,可以说明在技术水平方面,特别是对于GPU使用这方面,国内的高校和科研机构还是非常先进的。

与开源社区合作,推动深度挖掘发展
谈到深度学习与开源方面的合作,NVIDIA中国区技术经理赖俊杰表示,对深度学习助力很大的一个因素就是开源的社区,或者说开源的工具。开源的工具包括Cafee、Theano、Touch这些。NVIDIA在开源方面都有相应的开发人员,会跟这些开源的社区以及主要的开发者保持密切联系。会跟他们合作,一起研究如何让这些开源的工具,能够在NVIDIA平台,在GPU上,获得更好的性能。 目前来讲NVIDIA现在在推DIGITS的第一个阶段,主要做Caffe。包括国内的腾讯、百度、阿里以及国外的一些用户那里,发现在做深度学习的这些应用程序的时候,相对来说比较多的用户选择了Caffe,所以NVIDIA在一开始就最先集成到Caffe的开源工具里面,包括DIGITS这个开源的深度学习的NVIDIA平台,也是最先把Caffe集成了进去。

NVIDIA会根据用户需求推出相关产品
深挖大数据一直都是研发重点,赖俊杰认为,其实无论是无监督还是有监督学习,它本质上抽象来讲,是一个数学模型举证的运算,就是一个数学计算。对于NVIDIA来讲,旨在提供更好、更快的产品能做计算。现在在深度学习领域,也有一个发展局势,一般我们都用单精度进行,现在可能有的人要用半精度,甚至1/4精度,那么NVIDIA也在根据用户的需求调整我们GPU的架构。比如说Pascal,将会是第一款支持混合精度的GPU,也就是说支持FP16,FP32。这样的话可能对于机器学习来讲,性能提高更快。

NVIDIA与伙伴合作构建云平台
云计算方面,潘迪认为云的发展,比NVIDIA当初想象的要好,特别是最近与华为VMware的合作。NVIDIA有众多的合作伙伴,不仅仅制造类的企业,也包括汽车这方面企业,他们都感觉IP知识产权管理,灵活的区域化管理,还有安全这方面都很重要。最近NVIDIA跟华为的一些合作,像一些设计研究单位,过去都是用工作站来做的一些工作,现在用云的这种方式来处理就可以了,对他们来讲,整个提升了效率和价值。所以云的发展,特别是制造业方面,是非常有潜力的。 此外,NVIDIA也在跟一些合作伙伴比如曙光、华为、联想等,在沟通提供一个云图站的概念,期望能更多的应用到中小企业方面。 就像潘迪所说,我们从今天看到的结果看,其实深度学习目前还在蓬勃发展往上的阶段。比如说现阶段主要做的,比较成熟的主要是语音、图像方面,整个数据量还是在不断的增多,另外网络规模也在不断地变复杂的阶段。深度学习将是大数据挖掘的重点,挑战继续,智能将至。

责任编辑:云中子

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