《電子技術(shù)應(yīng)用》
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人工智能設(shè)計的芯片和深度學(xué)習(xí)云誕生

2016-08-02

  Nervana Systems發(fā)布了深度學(xué)習(xí)云,同時開發(fā)了一款為人工智能設(shè)計的芯片。

  經(jīng)過兩年的努力和超過2400萬美金的投資,Nervana Systems發(fā)布了其深度學(xué)習(xí)云,因此任何企業(yè)都能夠創(chuàng)建會學(xué)習(xí)的計算機模型了。早已蓄勢待發(fā)的消費者們使用它來幫助創(chuàng)造農(nóng)場型人工智能機器人,利用照片尋找有可能的原油分布點,以及找出欺詐交易活動。

  這家創(chuàng)建了一種深度學(xué)習(xí)專用芯片的創(chuàng)業(yè)公司Nervana是由Naveen Rao(他也是高通人工智能芯片項目的前主管)和另外兩人(也是從這家移動芯片公司出身的)一起成立的。他們的目標(biāo)是建立一種新的處理器,能夠給人類大腦的能力進(jìn)行建模。但首先他們以提供云服務(wù)和日常圖片處理器作為開始,以此賺錢并測試軟件。

  今天,Nervana的云是基于購買自Nvidia的圖像處理器,但Nervana創(chuàng)始人希望在2016年年底時,用他們自己設(shè)計的專用芯片來替代這一根本性硬件。到那時,創(chuàng)始人會重新設(shè)計Nvidia芯片使用的固件,并建造他們自己的軟件框架,從而使得深度學(xué)習(xí)能夠在他們的云上運行得更快。

  這一軟件框架叫做Neon,將與Torch和Caffe,以及谷歌(TensorFlow)、微軟(CNTK)等提供的軟件進(jìn)行競爭。Rao堅信他的軟件在Nvidia NVDA硬件上運行將快十倍,甚至比Nvidia自己的軟件框架運行得更快。這一速度至關(guān)重要是因為訓(xùn)練某一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將之進(jìn)行運行,通常需要花費數(shù)周甚至數(shù)月時間。因此任何速度上的大幅度提升,甚至?xí)r間減半,都將是非常有效的改善。

  Steve Jurvetson是DFJ的合伙人,隸屬于Nervana董事會,他相信深度學(xué)習(xí)的進(jìn)化對企業(yè)而言是必要的,甚至使他們收集的數(shù)據(jù)有了意義。這也是Nervana在近期能夠有所建樹的領(lǐng)域?!甘澜缯幱诖髷?shù)據(jù)時代,」他表示。「想想吧,衛(wèi)星圖讓你能夠數(shù)清停車場的每棵樹或者每輛車,再想想,每一天由人來數(shù)清每輛車或每棵樹,這數(shù)據(jù)量大的,人類難以處理。而這就是深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域。」

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  Naveen Rao,Nervana聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO

  獲取數(shù)據(jù)表,這就是《財富》的技術(shù)通訊

  比如,Nervana的客戶之一,Paradigm開發(fā)了原有探索軟件,將谷歌用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)如何辨識一只貓的計算機視覺應(yīng)用于尋找原油。這家公司找來了幾千張地震圖像,并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來尋找默認(rèn)的原油可能會集中成片的特定類型區(qū)域。一旦經(jīng)過訓(xùn)練,他們就能將他們的圖像上傳至Nervana云,并得到反饋結(jié)果,知道哪里值得鉆取。這種費力的搜索在過去可能會花費地質(zhì)學(xué)家?guī)啄甑臅r間。

  這就是現(xiàn)在的成果。然而Rao考慮的更超前。想很多其他人一樣,他意識到人工智能領(lǐng)域的開發(fā)要求新的芯片架構(gòu)。因此Nervana的長期目標(biāo)就是建造一種新型的半導(dǎo)體,而這種半導(dǎo)體將從人腦獲取一些設(shè)計元素。

  因此,像是IBM之類的,創(chuàng)造硅基大腦的長期工作受到了硅這種材料的性質(zhì)限制,而硅是目前半導(dǎo)體的根本元素。在人類大腦中,信息是由突觸傳導(dǎo)給神經(jīng)元的,而每個神經(jīng)元有上千個突觸。在硬件中再現(xiàn)這樣的信息傳遞結(jié)構(gòu)需要太多連線了。因此芯片制造者轉(zhuǎn)向軟件來創(chuàng)造我們所知的芯片上的I/O。

  通過采取控制互聯(lián)網(wǎng)的大型路由運行軟件,Nervana試圖利用軟件從統(tǒng)計學(xué)方面給復(fù)雜的信息傳遞進(jìn)行建模,而不是物理的連線方式。深度學(xué)習(xí)芯片另一個重要元素就是并行運行工作的能力,這也是一些圖像處理器所擅長的。這也是談及深度學(xué)習(xí)Nvidia處于領(lǐng)先地位的原因,但是,正如很多其他創(chuàng)業(yè)公司所指出的,Nvidia沒有I/O。

  將這兩者結(jié)合起來也是研究員、創(chuàng)業(yè)公司、像是IBM這樣的大型公司正在嘗試的事情,這樣他們就能創(chuàng)造出可以更好地容納人工智能的硬件。與此同時,在云端,Nervana將會和Minds.ai競爭,后者也開發(fā)了一款芯片,并提供深度學(xué)習(xí)云;以及IBM沃森;MetaMind(圖像識別);Skymind(提供深度學(xué)習(xí)應(yīng)用)等等。

  Nervana Systems由DFJ、DCVC、Allen & Company、AME Cloud Ventures、Andy Rubin’s Playground Global、CME Group、Fuel Capital、Lux Capital以及 Omidyar Network支持。目前為止的客戶包括Chicago Mercantile Exchange、農(nóng)用機器人創(chuàng)造企業(yè)Blue River Technology以及Paradigm。


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