日前，全球頂級科技商業(yè)雜志《麻省理工科技評論》新興科技峰會(huì)EmTech CHINA落地中國，大會(huì)匯聚數(shù)十位世界級科學(xué)家及科技公司領(lǐng)袖，分別以量子計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈為議題，分享了改變世界的新興科技和前瞻觀點(diǎn)。
NVIDIA首席科學(xué)家、研發(fā)高級副總裁BillDally應(yīng)邀出席EmTech CHINA，并發(fā)表了題為《賦能AI革命：適用于深度學(xué)習(xí)的高效硬件（Fueling the AI Revolution: Efficient Hardware for Deep Learning）》的演講，分享了GPU硬件方面的發(fā)展如何為AI革命注入動(dòng)力，讓更多新興應(yīng)用成為可能，進(jìn)而不斷解放勞動(dòng)力，推進(jìn)人類歷史進(jìn)程中的一大飛躍。
算法、算力和數(shù)據(jù)是人工智能的三項(xiàng)核心技術(shù)，Bill Dally提到，在這一輪AI革命中，硬件的發(fā)展和大數(shù)據(jù)方面的進(jìn)步扮演了非常重要的角色。很多算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早在80年代就已經(jīng)登場，但直到近幾年隨著硬件及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展，AI才得以真正崛起。
“我們以前一般需要兩周時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練，因?yàn)橛布男阅茌^低。一旦硬件的性能得以提升，就能大幅提升處理速度，從整體上推動(dòng)AI的快速發(fā)展。”Bill說道。
近幾年來，從Kepler架構(gòu)到最新的Volta架構(gòu)，GPU在GoogleNet上的性能實(shí)現(xiàn)了約11.5倍的增長。而聚焦最近兩年，從Maxwell架構(gòu)、到Pascal架構(gòu)、Volta架構(gòu)，更是達(dá)到了約每年3倍的性能提升。
在打造適用于深度學(xué)習(xí)的硬件時(shí)，除了性能，能效也是需要重點(diǎn)關(guān)注的問題之一。深度學(xué)習(xí)正在向著低精度運(yùn)算的方向發(fā)展，通過降低計(jì)算精度，可將能源成本降低幾個(gè)數(shù)量級。
硬件性能飛躍使得AI無處不在
如今，深度學(xué)習(xí)影響著人類生活的方方面面，包括交通、醫(yī)療保健、教育、娛樂等。關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的研究由來已久，從前機(jī)器需要學(xué)習(xí)很多參數(shù)，卻只能實(shí)現(xiàn)簡單的圖像識(shí)別功能。但隨著AI的發(fā)展，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，我們現(xiàn)在能夠更高效地基于復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，機(jī)器的學(xué)習(xí)能力也得以大幅提升。目前有些機(jī)器在自然語言處理、語音識(shí)別、游戲等領(lǐng)域的識(shí)別能力已經(jīng)不亞于人類了。
無人駕駛汽車的發(fā)展在某種程度上也是由硬件性能的提高推動(dòng)的?，F(xiàn)在世界上用于深度學(xué)習(xí)的最先進(jìn)的硬件設(shè)備就是基于 Volta架構(gòu)的Tesla V100，它擁有120TFLOPS的計(jì)算能力，能大大提高深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。它的速度比當(dāng)年東京NEC公司推出的世界上最快的Earth Simulator計(jì)算機(jī)快了3倍以上。
對于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，NVIDIA也推出了相應(yīng)的系統(tǒng)級芯片（SoC），它的特色之一就是利用了DOA體系結(jié)構(gòu)，使它更適用于深度學(xué)習(xí)計(jì)算。它具有很強(qiáng)的稀疏性，大大提高了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算速度。不僅如此，NVIDIA還提高了硬件產(chǎn)品的能效、縮小了硬件的體積。而為了更進(jìn)一步提高硬件的運(yùn)算效率，還進(jìn)行了算法優(yōu)化、層次簡化。這些都會(huì)最終推動(dòng)IoT的發(fā)展。
NVIDIA系統(tǒng)級芯片NVIDIADRIVE Xavier
另外，NVIDIA還將深度學(xué)習(xí)加速器（DLA）開源。DLA支持稀疏權(quán)重壓縮，可節(jié)省內(nèi)存帶寬，且內(nèi)置對Winograd卷積的支持，可提高某些尺寸的過濾器的計(jì)算效率。它具有可拓展性和高度可配置性，初創(chuàng)公司和研究機(jī)構(gòu)都可以基于此開發(fā)推理加速器，賦能IoT——無論是成本敏感型的小型IoT設(shè)備，還是更加注重性能的大型IoT設(shè)備。
GPU硬件方面取得的進(jìn)展，進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能的革命。GPU在當(dāng)下也被廣泛認(rèn)可為最適合于深度學(xué)習(xí)計(jì)算的硬件。當(dāng)然，作為一家AI計(jì)算公司，NVIDIA不僅提供致力于推進(jìn)計(jì)算能力發(fā)展的硬件創(chuàng)新，更提供完善的AI開發(fā)平臺(tái)?！拔覀兪且患姨峁┙鉀Q方案的公司。我們提供的是平臺(tái)——包括芯片、軟件、以及能夠助力客戶解決未來難題所需的模型。”Bill最后總結(jié)道。
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