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华体会体育网站_论AI深度学习硬件:谷歌TPU与GPU、FPGA有何差别?

发布时间:2022-06-22 丨 浏览次数:273

本文摘要:目前,Google、Facebook、Microsoft、百度等科技巨头争相投身于人工智能。

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目前,Google、Facebook、Microsoft、百度等科技巨头争相投身于人工智能。市场对人工智能的热情持续加剧,尤其是硬件领域。有分析师认为,人工智能将沦为下一个科技风口,主要的就还包括硬件。前几天,AlphaGo确认5月份要回到中国,对战当前世界排名第一的棋士运动员柯洁,它否能击败柯洁,逆的势不可挡?去年,在AlphaGo击败李世乭的时候,也许我们都曾想要过,它怎么能这么聪慧,是什么承托了一个机器人的强劲较慢的运算能力呢?到底,关键就是谷歌的TPU。

在图像语音辨识、无人驾驶等人工智能领域的运用层面,图形处理器(GPU)于是以很快不断扩大市场占到比,而谷歌专门为人工智能研发的TPU则被视作GPU的竞争对手。TPU是什么?它怎么就被视作GPU的竞争对手了呢?人工智能各要素的概念人工智能的构建三s必须倚赖三个要素:算法是核心,硬件和数据是基础。算法主要分成为工程学法和模拟法。工程学方法是使用传统的编程技术,利用大量数据处理经验改良提高算法性能;仿真法则是仿效人类或其他生物所用的方法或者技能,提高算法性能,例如遗传算法和神经网络。

硬件方面,目前主要是用于GPU并行计算神经网络。右图就可反映这些要素之间的关系:从产业结构来讲,人工智能生态分成基础、技术、应用于三层。

基础层还包括数据资源和计算能力;技术层还包括算法、模型及应用于研发;应用层还包括人工智能+各行业(领域),比如在互联网、金融、汽车、游戏等产业应用于的语音辨识、人脸识别、无人机、机器人、无人驾驶等功能。什么是TPUTPU,即谷歌的张量处理器——TensorProcessingUnit。

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据谷歌工程师NormJouppi讲解,TPU是一款为机器学习而自定义的芯片,经过了专门深度机器学习方面的训练,它有更高效能(每瓦计算能力)。大体上,相对于现在的处理器有7年的领先优势,宽容度更高,每秒在芯片中可以吸管更好的操作者时间,用于更加简单和强劲的机器学习模型,将之更加慢的部署,用户也不会更为很快地取得更加智能的结果。谷歌专门为人工智能研发的TPU被疑将对GPU构成威胁。

不过谷歌回应,其研发的TPU会必要与英特尔或NVIDIA展开竞争。TPU近期的展现出正是人工智能与人类顶级棋士手的那场比赛。在AlphaGo战胜李世石的系列赛中,TPU能让AlphaGo“思维”更加慢,“想要”到更加多棋讨、更佳地预判局势。

深度自学的运算流程对于任何运算来说,替换新的硬件无非是为了两个目的:更慢的速度和更加较低的能耗。而深度自学这个看上去玄乎的词语,不谋而合本质也不过是大量的运算。我们都告诉那句老话:万能工具的效率总有一天比不上专用工具。

无论是CPU、GPU还是FPGA,其属性都却是一种标准化工具。因为它们都可以应付许多有所不同的任务。而专用的TPU大自然从道理上来说就应当不会比前面几种硬件的效率都要低。

这里的效率高,既是指速度更加慢,也是指能耗不会更加较低。但我们无法光讲道理,也要竖起一些数据。

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实质上,Xilinx曾多次回应在特定的FPGA研发环境下深度自学的能效比会超过CPU/GPU架构的25倍,不是一倍两倍,是25倍!同学们可以拿走纸和笔了,让我们荐一个实际的例子来讲讲这种效率提高的原因:以在深度神经网络(DNN)上展开的图像识别为例子,网络的整个结构大体是这样的:其中除输出层是用来将图像的特征提取为函数、输入层用来输入结果外,其他的隐层都是用来辨识、分析图像的特征的。当一幅图被输出时,第一层隐层不会首先对其展开弃像素的分析。此时的分析不会首先萃取出有图像的一些大体特征,如一些粗略的线条、色块等。

如果输出的是一张人脸的图像,则首先取得的不会是一些弯曲的颜色转换。第一层的节点不会根据自己对扣除信号的分析结果要求否要向上一层输入信号。而所谓的分析过程,从数学上来看就是每个隐层中的节点通过特定的函数来处置邻接节点传到的带上权重值的数据。

并要求否向上一层输入结果,一般来说每一层分析已完成后之后有些节点会再行向上一层输入数据,而当下一层接管到上一层的数据的时候,之后能在此基础上辨识出有一些更加简单的特征,如眼睛、嘴巴和鼻子等,大幅度减少辨识度之后,在最低一层,算法不会已完成对面部所有特征的辨识,并在输入层得出一个结果辨别。基于有所不同的应用于,这个结果有可能有有所不同的展现出。比如辨别出有这是谁的脸。


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