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排3历史开奖号:[及时点]人生是场马拉松,科学起跑很重要

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解析机器学习应用:数据中心和云计算成为企业新战场

FlexLogix公司首席执行官GeoffreyTate表示:我们正在摆脱使用x86处理器解决所有问题或者人们需要为特定工作负载优化硬件的局面。 大多数计算将在数据中心之外完成,因此FPGA和其他一些东西的角色将不得不发生改变由于支持音视频的需求的扩展,你可能仍然会看到传统架构和新架构混合。 我认为我们都是加速器。 机器学习领域,FPGA和eFPGA玩家正在争先恐后地进入推理市场。

预计2022年将有17亿个机器学习客户端设备。 Achronix公司总裁及首席执行官RobertBlake表示:在机器学习的学习阶段,GPU已经赢得了很多关注。

他表示,但是更大的市场将会在推理方面,这些产品的成本和功耗将是至关重要的。

这就是为什么在这些领域内嵌入式解决方案将具有极大吸引力的原因。

ARM公司员工Davies也同意这种看法。

他说,功率预算保持在2-3瓦的范围内,而电池技术的改进则相对不给力。 锂电池的改进一般在每年4%-6%的范围内。

相比而言,为了完成所有这些工作所需的计算性能的提升则是数量级的提升。

这将需要一个完全不同的架构,包括对于在哪里完成哪种处理的理解。 Rambus公司一位发明家StevenWoo表示:我们看到了人工智能、神经网络芯片和内核的市场需求,更高级别的需求是它们把信息融合在一起,而现在市场正在摸索人工智能、神经网络芯片和内核融合的可能。 你现在看到的是,很多公司在寻找主要的市。并围绕这些市场建设基础设施。 譬如汽车市。换褂惺只市。那里有几十亿设备的规模,它们正在推动新的打包基础设施;而且物联网也有潜力,但挑战在于找到共性。

而神经网络和机器学习,似乎每周都有新的算法,这就很难开发一个单一的架构。 这就是为什么你看到人们对FPGA和DSP的兴趣之深的原因。

机器学习的行业应用机器学习在以客户为中心的应用程序中已经变得相当常见,它可以被用来预测销售情况,寻找客户流失的迹象,通过交互式语音响应或者通过在线聊天机器人,以及谷歌翻译之类的消费者应用程序提供客户服务。

Facebook使用三个深度学习应用程序来过滤上传内容,例如,一个在上传图片中进行面部识别并对人进行标记,一个检查仇恨言论或者其他目标内容,而另一个用于定位广告。

西门子旗下Mentor公司传感器融合首席工程师NizarSallem表示,深度学习在客户服务和分析方面可能很适合,但它也是提供自动驾驶车辆所需的即时感知、决策和控制系统的首选对象。 机器学习了解车辆周围的环境,道路上的不同行为者,交通规则以及当时期望车辆所处的位置,它必须确定你的行为应该是什么样子的,还要确定什么时候你可以为了逃避危险或者保护车内的人而违反交通规则。 英伟达首席科学家兼研究高级副总裁BillDally表示,让我吃惊的是深度学习革命来的如此之快。

在过去的三年中,各种各样的应用程序似乎一夜之间就放弃了原来的传统方法,摇身一变转向了深度学习。

他补充说,这不需要在软件上投入巨大的资金;你拿一个应用程序,训练网络,然后就完成了。 它在某些领域已经变得无处不在,但是对于每个摇身一变拥抱了神经网络的应用程序来说,都还有另外十次摇身一变的机会。

麦肯锡认为,在科技行业以外人工智能大部分的应用都是试验性的,而在科技行业中,大部分人工智能的应用要么是为了支持或改善其他服务,要么就是为消费者增加新的服务。

在接受麦肯锡调查的3000多家公司中,只有20%的企业表示他们在重要的业务部分使用了与人工智能相关的技术。 调查发现了160个人工智能的使用案例,麦肯锡发现只有12%的商业应用。 或者换个角度看,88%的公司还没有在商业上部署人工智能,这是一个巨大的机会。

相比之下,包括谷歌和百度在内的高科技公司在2016年花费了200亿至300亿美元,其中90%用于研发,10%用于收购。 市场预测尽管人工智能技术处于爆发期,但发展仍处于起步阶段。

主流提供商仍然是现有的高科技公司,而最能赚钱的仍然是消费者服务。 Tractica报告称,这包括谷歌的语音到文本转换和翻译服务以及来自亚马逊、Facebook、百度等公司的消费者互动/客户服务应用程序。 该报告估计,2016年人工智能驱动的消费服务价值为19亿美元,到2017年底将增至27亿美元。

图:按技术划分的人工智能收入。

资料来源:TracticaTractica估计到2025年,包括硬件、软件和服务在内的整个人工智能市场将上升到421亿美元。 图:人工智能各部分的收入。

资料来源:Tractica机器学习即服务(MLaaS)是另一个类别,其中73%由亚马逊、IBM和微软占据。

TransparencyMarketResearch(TMR)4月份的一份报告表示,预计这一数字将从2016年的约亿美元增长到2025年的199亿美元。 Tractica表示,大部分机器学习功能服务目前针对的都是消费者这个类别中包含了谷歌翻译和语音转换文本应用程序,作为其客户TPU的概念验证。

深度学习成为半导体行业新战场深度学习的出现也凸显了半导体行业与其最大客户之间的一些日益复杂的关系,特别是同谷歌和其他超大规模数据中心所有者之间的关系,他们的规模大到足以配置并建设自己的服务器和芯片。

芯片公司多年来一直在针对特定云客户的需求构建或定制芯片。 例如,英特尔就为微软打造了FPGADL加速器,为阿里巴巴云客户打造了基于FPGA的应用加速器。 英特尔还邀请Facebook帮助设计英特尔Nervana神经处理器(NervanaNeuralProcessor)的包装以及该公司即将推出的、针对深度学习的LakeCrest专用集成电路(ASIC)。

谷歌已经发布了其他芯片,包括它已经开发了Pixel2手机的机器学习协处理器的消息,这是它的首款移动芯片。

谷歌还开发了Titan,这是一种微控制器,连接到服务器上,以确保它们不会错误启动、损坏或被恶意软件感染。

谷歌称TPU可以实现机器学习每瓦性能优化,优化的幅度是数量级的并将谷歌的机器学习应用程序向前推进了七年,以此证明它对TPU的投资是合理的。

首款TPU只针对加速运行机器学习模型推理的普通服务器设计,而不是首先瞄准了培训模型。

因此,它们并没有直接同英伟达或者英特尔的机器学习培训产品竞争。

当谷歌在5月份发布其云TPU(CloudTPUs)时,该公司的声明听起来像是要与英特尔和英伟达进行更为直接的竞争。

谷歌宣称CloudTPU每个浮点性能为180teraflops,但将这些单元打包成4-TPUPod,总共包含。 这种配置似乎是为了与英伟达备受好评的DGX-1超级计算机竞争,该超级计算机配备了八个顶级的TeslaV100芯片,并声称总计最高吞吐量为1petaFLOP。 来自云端的竞争Dally表示,谷歌和其他一些公司已经在没有加速或者只有TPU的情况下获得了早期的成功,但是有一些网络很容易培训;标准图像搜索很简单。

他表示,但是如果要进行更多信号处理的培训处理图像和视频流,以及对于那些每周都要重新培训他们的网络的人来说,或者对于那些更加重视培训的人来说,GPU的效率要高得多。

ChrisRowen是Cadence的IP集团的前首席技术官,他创办了CogniteVentures,为神经网络、物联网和自动驾驶嵌入式系统的创业企业提供资金和建议。

他表示,问题是谷歌的新处理器是否足以将客户从其他业务中剥离出来,答案可能会是不能。 任何一家云提供商都必须支持多种架构,所以支持深度学习的数据中心将会成为CPU、GPU、ASIC、FPGA以及来自各种技术的IP的盛宴。

Rowen表示,一些培训负载也有可能更多地转移到内置在客户端设备中的推理引擎上。

在这个领域的很多公司肯定会有机会。 不过,对于限制在数据中心服务器上的机器学习培训,就很难取代现有的玩家了。 图:认知计算的演变。

资料来源:CogniteVentures来源:;作者:KevinFogarty;编译:科技行者。

文章来源:http://chengkou.zhongte34095.cn/9092

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