人工智能全面进化 引领科技突破性发展 -凯发app官网登录

人工智能全面进化 引领科技突破性发展

近年来,人工智能有了飞跃式的发展,生活中已经有许多应用导入人工智能技术,为生活带来便利与乐趣。本文将为您介绍人工智能的发展趋势,以及在人工智能领域居领导地位的nvidia推出的相关凯发app官网登录的解决方案。

 

人工智能、机器学习、深度学习的差异

人工智能(artificial intelligence, ai)的概念在许多小说、电影中,已经被多次地讨论与呈现,有的谈论ai对于人类的帮助,甚至谈到ai是否有意识与感情,有的则描述ai对人类所带来的威胁,呈现出未来的末世光景。无论ai对于人类会有哪些利弊得失,ai的发展已经是大势所趋,并朝向改善人类生活的方向前进,未来ai最终会演化到哪种程度,目前则尚无定论。

 

ai是一种广泛的概念,指由人类制造出来的机器所表现出来的智能型态,通常是指通过计算机程序来呈现人类智能型态的技术。除了ai之外,机器学习(machine learning)与深度学习(deep learning)这两个名词也经常被提及。我们可以用一个同心圆来将这三个名词定义一个范围,人工智能便是最外围的圆圈,再来则是中间的机器学习,最内层的则是深度学习。

 

机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据,并从中学习数据,然后对世界上的事物进行确定或预测。因此,与其使用一组特定的指令手动编码软件程序来完成特定任务,不如使用大量数据和算法,对机器进行“培训”,从而使机器能够学习如何执行任务,这便是机器学习的基本概念。

 

深度学习则是一种实现机器学习的技术,来自早期机器学习人类的思考模式来实现的人工神经网络。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统,通俗的讲就是具备学习功能。人工神经网络已经被用于解决各种各样的问题,例如机器视觉和语音识别,这些问题都是很难被传统基于规则的编程方式所解决。

 

ai的概念在上个世纪40年代计算机发明之后,便已经被学界讨论,但受限于计算机的运算速度,许多想法仍停留在纸上谈兵的理论阶段,但自2015年以来,随着图形处理器(gpu)快速发展与广泛可用性,使并行处理变得更快、更便宜、更强大,让实现人工神经网络的深度学习成为可能,扩展了ai的整个领域,例如无人驾驶汽车、智能语音助手等。在深度学习的帮助下,人工智能甚至可以达到我们长期以来的科幻梦想,像是能为人类做各种事情的人型机器人。

 

nvidia为人工智能应用加速

nvidia在1999年发明了gpu, 这极大地推动了 pc 游戏市场的发展,重新定义了现代计算机图形技术,并彻底改变了并行计算。最近,gpu 深度学习为现代 ai 这个新的计算时代带来了新动力 - gpu 在能够感知和理解世界的计算机、机器人和自动驾驶汽车中发挥着大脑的作用。藉助了nvidia超过15年的cuda开发经验,通过采用gpu加速的库强化了底层cuda原函数的优势,诸如线性代数、高级数学和并行化算法之类的众多库,为计算密集型应用程序生态系统奠定了基础,nvidia的软件库都提供了最简单的gpu入门方法,通过采用nvidia cuda-x ai库,得以实现机器学习与分析的各种算法。

 

开发ai应用程序首先要训练具有大型数据集的深度神经网络,nvidia推出的gpu加速的深度学习框架,为设计和训练自定义深度神经网络提供了灵活性,并提供了与python和c/c 等常用编程语言的界面。每个主要的深度学习框架(例如tensorflow、pytorch等)都已经通过gpu进行了加速,因此数据科学家和研究人员无需进行任何gpu编程,即可在数分钟内提高工作效率。

 

对于ai研究人员和应用程序开发人员而言,采用tensor内核的nvidia volta和turing gpu可加快培训速度并提高深度学习性能,fp32和fp16混合精度矩阵乘积将极大地提高资料吞吐量,并减少ai训练时间。此外,nvidia深度学习软件开发工具包(sdk)包含高性能库,这些库实现了构建模块api,可直接在其应用中实施训练和推理。

 

nvidia tensorrt™是用于高性能深度学习推理的sdk,它包括深度学习推理优化器和运行器,可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。在推理过程中,基于tensorrt的应用程序的运行速度比仅基于cpu的平台快40倍,借助tensorrt,可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型,以高精度对低精度进行校准,最后部署到超大规模数据中心、嵌入式或汽车产品平台。

 

nvidia也成立了深度学习学院(deep learning institute, dli)提供有关ai、加速计算和加速数据科学的实践培训。通过dli的自定进度的个人在线培训、针对团队的面对面研讨会,以及适用于大学教育工作者的可下载课程资料,研发人员、数据科学家和学生可以通过云中的gpu获得实践经验,并获得能力证明以支持专业发展。

 

nvidia的ngc则是用于深度学习、机器学习和高性能计算(hpc)的gpu优化软件的中心,数据科学家、研发人员可以专注于构建凯发app官网登录的解决方案,收集见解并交付商业价值。

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