本文作者:cysgjj

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cysgjj 09-18 20
大牛改装配件摘要: 深度学习最近有哪些突破?深度学习最近有哪些突破?IBM公司上周宣布已成功开发出了一种可以大幅缩短处理海量数据,并得出有用结论时间的全新深度学习技术。截至目前,深度学习主要依靠单一服...
  1. 深度学习最近有哪些突破?

深度学习最近有哪些突破?

IBM公司上周宣布已成功开发出了一种可以大幅缩短处理海量数据,并得出有用结论时间全新深度学习技术

截至目前,深度学习主要依靠单一服务器运行,因为在不同计算机之间移动大量数据非常复杂。而且,如何处理在不同服务器和处理器之间的数据同步也是一个问题

IBM的新技术能够将这些任务分配到64台服务器的软件,而这些服务器最高配置有256个处理器,可在数据处理速度方面取得巨大进步。而且,只要是使用IBM Power系统服务器的客户以及其他参与测试的技术人员,均可获得这一技术的使用权限。

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理论上将设备的处理器扩容100%应该获得100%的等量性能提升。但实际上,由于复杂的流量管理和连接问题,这种等量增长的效益永远不会发生

IBM表示,自己研发的这一软件系统借助 “加州大学伯克利分校”(University of California at Berkeley)创建的“***深度学习框架”(the Caffe deep learning framework),成功在256个处理器之间实现了95%的扩展效率。在此之前,这一等量扩容的记录是由Facebook人工智能研究公司创造的,其扩展效率达到了89%。

具体来说,IBM的数据显示该软件可以在7个小时内识别750万张图片,准确率为33.8%。在此之前,微软保持的最高准确率记录是29.8%,但用时则达到了10天。换句话说就是,IBM已经开发出了比现有深度学习技术更快、更精确的技术。当然,这一系统也需要同IBM的Power系统硬件和集群软件配合使用。

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手机圈的话,华为也算一个吧,麒麟***0芯片一出,华为正式进入手机行列的第一梯队,深度学习或者说AI的能量可想而知。

简单说一下最重要的NPU吧。

首先,NPU是华为AI战略的一个基础部件而已。未来的AI无处不在,而无处不在的AI需要芯片、终端、移动网络、云的联动支持,比如芯片提供本地的实时能力和隐私保护、终端提供良好的人机界面、移动网络提供优良的带宽和时延、云端提供足够的深度和广度。从这个纬度来看,全球我只看好华为的Mobile AI战略。其次,即使这代的NPU有可能达不到理想,但是,作为Mobile AI战略的关键节点,我认为,未来还是大有前途的。

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换个角度来看,一段时间内,专业的单元做专业的事,应该是个趋势。就像摄像头的ISP一样,现在都独立出来了。

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