智能機(jī)器人和設(shè)備將占領(lǐng)家庭?芯片制造商N(yùn)vidia正在將這變成現(xiàn)實(shí)。Nvidia不會(huì)開發(fā)一些算法來控制機(jī)器人的行為,或安裝感應(yīng)器讓其學(xué)習(xí)這個(gè)世界,但它的圖形處理單元,即GPUs,可能幫助處理人工智能所需的海量運(yùn)算。因此在物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的今天,GPU加速將掀起人工智能革命。


多數(shù)應(yīng)用程序都不會(huì)只使用GPUs,但會(huì)將需要大量計(jì)算的任務(wù)由標(biāo)準(zhǔn)的微處理器交給GPUs,這就是GPU加速。這種處理在超級(jí)計(jì)算中非常普遍,并在計(jì)算機(jī)視覺和物體識(shí)中別無處不在。Nvidia高級(jí)計(jì)算組的總經(jīng)理SumitGupta表示,2013年ImageNet圖像識(shí)別競(jìng)賽(一項(xiàng)視覺識(shí)別領(lǐng)域的比賽)中80%的參賽者都使用了GPU加速。
2013年3月,谷歌收購(gòu)了DNNresearch,一家由多倫多大學(xué)教授GeoffHinton聯(lián)合創(chuàng)立的深度學(xué)習(xí)方面的創(chuàng)業(yè)公司。這家公司的Hinton小組參加了2012年的ImageNet競(jìng)賽,并取得了不錯(cuò)的成績(jī)。當(dāng)時(shí)他們由GPU驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型輕松打敗了其他對(duì)手。
“事實(shí)證明,GPU方式能很好處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題”,Gupta表示。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法通常需要海量計(jì)算來處理數(shù)據(jù)(圖像、文本等),和提取數(shù)據(jù)對(duì)象的確定特征。尤其是在訓(xùn)練階段,模型或算法為了調(diào)整精度,需要處理大量數(shù)據(jù)。
許多公司都在使用Nvidia的TeslaGPUs進(jìn)行圖像和語(yǔ)音識(shí)別,其中包括Adobe和中國(guó)的百度。Gupta表示,Nvidia也很在意深度學(xué)習(xí)的其他方面。Netflix在亞馬遜的云服務(wù)中使用GPU加速改善其推薦系統(tǒng),俄國(guó)的搜索公司Yandex采用這種方式為搜索引擎加速,而IBM也用其改進(jìn)Hadoop。
Nvidia可能對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)很感興趣,因?yàn)樗陙硪恢敝铝τ趯PUs打造成一個(gè)通用計(jì)算平臺(tái),而不是僅用作圖像和游戲芯片,不過結(jié)果喜憂參半。為達(dá)成這一目的,Nvidia嘗試過用自己開發(fā)的CUDA語(yǔ)言對(duì)處理器進(jìn)行編程,但Gupta指出,目前對(duì)如何高效使用GPUs仍知之甚少。這也是為什么這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)還只是在一些大公司中使用,因?yàn)橹挥兴鼈儾啪邆渫瑫r(shí)利用2500個(gè)或更多核心(在GPU系統(tǒng)中會(huì)更多)的并行處理技術(shù)。
不過,除了服務(wù)器,Nvidia也考慮在未來十年中將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于 機(jī)器人。上周,Nvidia發(fā)布了可用于超級(jí)計(jì)算的JetsonTK1開發(fā)套裝。該套裝價(jià)值192美元,可用CUDA語(yǔ)言進(jìn)行編程,并包括了開發(fā)者想要的一切端口,和Nvidia的最新移動(dòng)處理器(TegraK1單芯片系統(tǒng),配有192核的KeplerGPU和ARMCortexA15CPU,可進(jìn)行300千兆的浮點(diǎn)運(yùn)算)。
在上世紀(jì)90年代,這種處理速度在超級(jí)計(jì)算機(jī)中也名列前茅。
Nvidia正在主流機(jī)器人所需的計(jì)算機(jī)視覺、安全和其他計(jì)算領(lǐng)域兜售這個(gè)套裝。Gupta表示智能設(shè)備安裝了這種計(jì)算工具后,物聯(lián)網(wǎng)速度將得到極大提升。Google和Facebook可能會(huì)在成百上千的服務(wù)器上處理大規(guī)模人工智能模型,但在智能手機(jī)上運(yùn)行生成的算法以減少直接發(fā)送給云服務(wù)器處理的數(shù)據(jù)量也是一個(gè)發(fā)展方向。到時(shí)溫度調(diào)節(jié)器或無人機(jī)擁有300千兆浮點(diǎn)運(yùn)算能力也不是不可能。
Nvidia預(yù)期,機(jī)器學(xué)習(xí)方面的工作將在未來幾年內(nèi)帶來相當(dāng)不錯(cuò)的利潤(rùn),Gupta表示,但除了上述例子外,他也無法預(yù)測(cè)GPUs將地哪些方面有所應(yīng)用。他表示,“我們目前只開發(fā)出了機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種用途,但絕不會(huì)只有這些。”對(duì)于Jetson工作套裝,他表示:“購(gòu)買者的想像力會(huì)更豐富。”