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dafa经典版网页登录|AI芯片飞速发展算法也需不断优化

发布时间:2021-01-19    来源:dafa娱乐场网页版57528

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深度自学领域最重要的是数据和运算。谁的数据更多,谁的运算更慢,谁就不会占优势。因此,在处理器的自由选择中,可以作为标准化基础,计算速度慢的GPU很快在人工智能计算的主流芯片2017年GTC技术大会上发行了英伟达最近开发的GPU——Volta。

该芯片的核心是名为“张量处理器”的人工智能加速器,是开发下一阶段AI应用程序的硬件保证。但是,有两个原因需要升级软件和修改AI算法。

一个是现有的AI算法不能充分利用该加速器的性能,另一个是为了获得AI研发的另一个突破。如果我们能充分利用这新一代的芯片,就能应用大的前进AI,甚至还能制造新的AI来应用。例如,AI算法可以利用该芯片的高速运行速度,更好地解释和综合分析人类语言。

语音识别系统将非常完善,音频的mRNA将更加准确,计算机上没有能够体现语言风格和感情的语音系统。很多公司已经意识到AI所具有的巨大潜力,并为AI的广泛应用开发了强大的芯片。

例如,英伟达开发的GPU和谷歌开发的TPU。这些芯片都有一个共同点,就是根据程序局部性原理大大优化算法。

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为了获得局部优势,需要AI芯片和AI算法的共同反对。目前,新的AI芯片已经获得了Volta的“TensorCore”等基本框架,但更好的AI算法尚未得到与该芯片的适当升级。

通俗地说,目前通行的算法不能充分利用该芯片的高速运行速度。AI芯片的第一阶段是分段驱动,即同时继续多个操作。在大规模数据集上训练大规模神经网络,可以充分展示在现有段芯片上容易使用的明显并行性。

但是目前,与内存提取性能的发展相比,无法满足人们的市场需求。最后,这些新芯片不会面临“内存墙”的困难。也就是说,它不能很大程度地允许内存性能充分发挥芯片性能。

为了进入下一阶段,AI芯片局部下功夫。地域性可以反映为反复提及同一个变量。例如,在杂货店购物时,你要根据购物方式卖东西。样式共有10个商品。

如果你想放慢寻找商品的速度,可以要求10个朋友每人找一个票的商品。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),商品)这种方法是分段驱动,但效率很低。

因为表格上可以有不同的物品在一起,所以不会出现不同的朋友可以找到相邻物品的情况,所以效率会下降。更好的方法是让不同的朋友去不同的通道,只找到那个通道的东西。

(约翰肯尼迪,朋友)这就是局部解决当前“记忆墙”困境的方法。新一代AI芯片必须具备具有明显局部特征的算法。

目前,并非所有的AI算法都能胜任这项任务。因为它们没有明显的局部性。由于计算机视觉算法多用于卷积神经网络,因此局部有利,但语言和语言用于的再现神经网络需要通过一些变化(特别是要优化推理小说能力)来提高局部性。

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在百度的硅谷AI研究所,研究人员为了发掘局部潜力,尝试了一些完善的算法。早期的实验表明,我们很有可能解决这种困难的情况。例如,研究人员开发了RNN网络,在较低的批量下提高了30多个光驱。这是一个好的开始,但未来AI芯片的性能需要进一步提高。

另一个研究方向是整合卷积和攻击神经网络的想法,但这个方向的拟合解法还在后面。深度自学的AI算法计算有限,到目前为止的突破得益于计算速度更慢的计算机的频繁出现。 但是现在的算法已经取得了突破性的进展,并且已经在语音识别、机器翻译和人类语音集成方面取得了成果。目前,下一阶段AI算法开发的硬件已经完成。

早期实验的各种迹象表明,——正处于下一代算法开发的前沿。预计下一代算法可以充分利用当前AI芯片的性能,并带动其他方面的创新。。

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