英偉達憑藉強大的新晶片在人工智慧上下了大賭註
Nvidia釋出了一款最新的晶片，它突破了機器學習的極限。特斯拉公司執行長黃仁勛昨日在英偉達GPU技術年會上透露，這款特斯拉P100 GPU可以執行深度學習神經網路任務，速度是該公司此前的高階系統的12倍。Nvidia聲稱，P100對Nvidia來說是一個巨大的承諾，研發成本超過20億美元，它在一個晶片上搭載了高達1500億個電晶體，使P100成為世界上最大的晶片。除了機器學習之外，P100還可用於各種高效能運算任務——Nvidia只想讓您知道它的功能很擅長機器學習.
除了P100的推出之外，英偉達還將其中的8臺裝進了一臺價值12.9萬美元的超級計算機DGX-1中，這臺超級計算機昨天也宣佈上市。這顯示馬的機器來準備執行，與深入學習軟體預裝。今年6月，它將首先交付給麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校等機構的人工智慧研究人員。在臺上，黃奇帆稱DGX-1為“機器的一頭野獸”
“一臺機器的野獸”
Nvidia為影片遊戲行業打造了高效能圖形處理晶片。圖形處理需要大量的計算能力。神經網路深度學習也是如此，這是一種人工智慧，透過層層模擬的神經元輸入資料，訓練計算機識別複雜的模式。隨著越來越多的科技公司致力於開發深度學習技術——谷歌、微軟、亞馬遜、臉書、百度，榜單還在繼續——英偉達將自己定位為人工智慧晶片**商。
“以深度學習為動力的電腦可以完成我們無法想象的編寫軟體的任務，”黃在臺上說深度學習不僅僅是一個領域或一個應用程式。比這個大得多。所以，我們公司全力以赴。”
在推進深度學習方面，處理能力至關重要。去年，微軟的研究人員在ImageNet計算機視覺挑戰賽中獲得第一名，因為他們使用的神經網路比過去使用的任何神經網路都要深五倍。根據發表在《自然》雜誌上的一篇論文，DeepMind使用了巨大的計算能力來訓練它的圍棋AI AlphaGo-1202 CPU和176 GPU。
通常情況下，資料越大、越複雜，深度學習機器需要的神經元層就越多。這意味著為了建立更大的神經網路，將允許更令人印象深刻的機器學習壯舉得以完成-€” 例如，自動駕駛汽車中更精確的影象識別——研究人員和資料科學家需要更強大的晶片。英偉達計劃建造它們。
- 發表於 2021-05-04 03:24
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