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英亚体育app下载|相比GPU和GPP:FPGA才是深度学习的未来?


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【英亚体育网页版】与GPU和GPP相比,FPGA获得了极具吸引力的替代品,满足了硬件市场深度自学的需求。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗,FPGA将显示出GPU和GPP在一般深度自学习应用中所不具备的独特优势。

与此同时,算法设计工具日益成熟,现在有可能将FPGA构建成常用的深度自学习框架。未来,FPGA将有效适应环境深度自学的发展趋势,从架构上保证应用和研究需要的构建权。

近年来,随着数据量和可访问性的快速增长,人工智能的算法设计理念又发生了变化。人工创建算法的方法已经被计算机从大量数据中自动获取人类群体系统的能力所取代,在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等关键领域取得了重大突破。深度自学是这些领域常用的技术,也是业界深为关注的技术。但是深度自学习模型必须有大量的数据和计算能力,只有更好的硬件加速条件才能满足现有数据和模型规模化后不断扩大的市场需求。

现有的解决方案是将GPU集群作为一个标准化的计算GPU来使用,而现场可编程门阵列(FPGA)则获得了另一个稍微探索一下的解决方案。日益流行的FPGA设计工英亚体育网页版具使其与深度自学领域常用的上层软件更加兼容,使FPGA更容易建模和部署。随着FPGA架构的灵活性,研究人员需要探索GPU等同一架构之外的模型优化。同时,FPGA具有更强的单位能耗性能,对于大规模服务器部署或资源受限的嵌入式应用的研究非常重要。

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本文从硬件加速的角度出发,实地考察了深度自学和FPGA,思考是什么趋势和思路使得这些技术相互给予,引发了对FPGA如何辅助深度自学领域发展的探索。1.概述机器学习对日常生活的深刻影响。

使用了某种形式的人工智能技术,无论是网站上的个性化推荐内容,还是智能手机上的语音通讯,还是用面部识别技术拍照。人工智能的这种新趋势也预示着算法设计的思路发生了变化。在过去,大多数基于数据的机器学习使用明确领域的专业知识来手动塑造要自学的特征。计算机从大量样本数据中获取人类群体特征提取系统的能力在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等关键领域取得了根本性的性能突破。

对这些数据驱动技术的研究被称为深度自学,现在吸引了技术领域最重要的两个群体的关注:一个是希望使用和训练这些模型,从而构建高性能跨任务计算的研究人员,另一个是希望将这些模型部署到现实世界中的新应用的科学家。但它们都面临着一个允许的条件,即硬件加速能力仍需加强,以满足市场对现有数据和算法的拓展需求。

目前,对于深度自学习,硬件加速主要依赖于作为标准化计算GPU的GPU集群。与传统的标准化处理器(GPP)相比,GPU的核心计算能力多几个数量级,更容易进行并行计算。尤其是NVIDIACUDA作为最主流的GPU编写平台,被各大深度自学工具用来扩展GPU加速。近年来,开放并行编程标准OpenCL作为异构硬件编程的替代工具备受关注,对这些工具的热情也日益高涨。

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虽然OpenCL在深度自学领域略逊于CUDA,但是OpenCL有两个独特的表现。首先,OpenCL是开源的,对开发者是免费的,不同于CUDA的单一供应商方式。其次,OpenCL反对一系列硬件,包括GPU、GPP、FPGA、DSP。

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本文来源:首页-www.headroomgate.com

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