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NVIDIA潘迪:深度挖掘引爆智能革命

近日,NVIDIA在北京發布了企業級GPU的全球戰略,這次將深度學習劃為了重中之重,今后也將推進新興企業和研究機構對深度學習領域的研究和應用。 <br/>NVIDIA方面則認為,深度學習是目前最接近人腦的智能學習方法,它通過建立深度神經網絡像人腦一
發布時間:2015-05-08 13:55        來源:        作者:云中子

【賽迪網訊】近日,NVIDIA在北京發布了企業級GPU的全球戰略,這次將深度學習劃為了重中之重,今后也將推進新興企業和研究機構對深度學習領域的研究和應用。 NVIDIA方面則認為,深度學習是目前最接近人腦的智能學習方法,它通過建立深度神經網絡像人腦一樣去學習知識。而深層模型的并行化框架和訓練加速方法是深度學習走向實用的重要基石。GPU強大的并行計算技術可以大幅加速深度學習模型的訓練,同時也可大幅降低計算成本和功耗。

我國深度挖掘技術水平非常先進
一直以來,深度學習都是各大IT巨頭、科研院所研究的對象,幾年前IBM沃森超級計算機就曾經給我們帶來了驚喜。如今,NVIDIA憑借其強大的GPU和軟件也開始深挖這一領域。看似是一個嶄新的領域,其實包括我國在內的諸多高校和機構早已在這方面投入了研發力量。據NVIDIA全球副總裁、PSG兼云計算業務中國區總經理Ashok Pandey(潘迪)介紹,ImageNet競賽中香港中文大學,取得了第二名的成績。另一方面,在國內,特別是在互聯網領域,機械學習的研究非常熱,在這個“熱”的背后,它有非常非常多從事機器學習相關領域研究的工程師和研究者,他們來自國內不同的高校和科研機構。這些非常年輕的工程師和研究者,也從另外一個側面反映出我們國內在機械學習,特別是在深度學習領域,跟世界先進水平基本上是在一個層次,屬于一個競爭的層面。

NVIDIA全球副總裁、PSG兼云計算業務中國區總經理Ashok Pandey(潘迪)

ImageNet是一個大規模圖像處理的競賽,每年一屆。從2012年開始,第一次用到GPU,實際上這幾年中國一直都有參與。我們國內有三家比較強的從事這方面的研究機構,包括香港中文大學、中科院自動化所,還有公安部的第三研究所。在做圖像圖形的識別方面,他們在中國國內是非常權威的,在2014年的比賽中都拿到了很好的名次。公安部三所拿了兩個單項第二;自動化所,也拿到了一個第二名。他們與NYU、MIT等這樣的高校和谷歌、微軟等這樣的大型科研機構算是同臺競爭,可以說明在技術水平方面,特別是對于GPU使用這方面,國內的高校和科研機構還是非常先進的。

與開源社區合作,推動深度挖掘發展
談到深度學習與開源方面的合作,NVIDIA中國區技術經理賴俊杰表示,對深度學習助力很大的一個因素就是開源的社區,或者說開源的工具。開源的工具包括Cafee、Theano、Touch這些。NVIDIA在開源方面都有相應的開發人員,會跟這些開源的社區以及主要的開發者保持密切聯系。會跟他們合作,一起研究如何讓這些開源的工具,能夠在NVIDIA平臺,在GPU上,獲得更好的性能。 目前來講NVIDIA現在在推DIGITS的第一個階段,主要做Caffe。包括國內的騰訊、百度、阿里以及國外的一些用戶那里,發現在做深度學習的這些應用程序的時候,相對來說比較多的用戶選擇了Caffe,所以NVIDIA在一開始就最先集成到Caffe的開源工具里面,包括DIGITS這個開源的深度學習的NVIDIA平臺,也是最先把Caffe集成了進去。

NVIDIA會根據用戶需求推出相關產品
深挖大數據一直都是研發重點,賴俊杰認為,其實無論是無監督還是有監督學習,它本質上抽象來講,是一個數學模型舉證的運算,就是一個數學計算。對于NVIDIA來講,旨在提供更好、更快的產品能做計算。現在在深度學習領域,也有一個發展局勢,一般我們都用單精度進行,現在可能有的人要用半精度,甚至1/4精度,那么NVIDIA也在根據用戶的需求調整我們GPU的架構。比如說Pascal,將會是第一款支持混合精度的GPU,也就是說支持FP16,FP32。這樣的話可能對于機器學習來講,性能提高更快。

NVIDIA與伙伴合作構建云平臺
云計算方面,潘迪認為云的發展,比NVIDIA當初想象的要好,特別是最近與華為VMware的合作。NVIDIA有眾多的合作伙伴,不僅僅制造類的企業,也包括汽車這方面企業,他們都感覺IP知識產權管理,靈活的區域化管理,還有安全這方面都很重要。最近NVIDIA跟華為的一些合作,像一些設計研究單位,過去都是用工作站來做的一些工作,現在用云的這種方式來處理就可以了,對他們來講,整個提升了效率和價值。所以云的發展,特別是制造業方面,是非常有潛力的。 此外,NVIDIA也在跟一些合作伙伴比如曙光、華為、聯想等,在溝通提供一個云圖站的概念,期望能更多的應用到中小企業方面。 就像潘迪所說,我們從今天看到的結果看,其實深度學習目前還在蓬勃發展往上的階段。比如說現階段主要做的,比較成熟的主要是語音、圖像方面,整個數據量還是在不斷的增多,另外網絡規模也在不斷地變復雜的階段。深度學習將是大數據挖掘的重點,挑戰繼續,智能將至。

責任編輯:云中子

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