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深度学习的兴起,正推动加速器技术的复兴

时间:2021-09-03
本文摘要:在2020-03-30的商品环境中,我们可能习惯了在所有智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机和服务器上安装相似程度的小型芯片组。但是回顾历史,我们不知道全世界享有高度多样的硬件“心脏”很多次。今天,这种遗产仍然不存在于超级计算这一特定领域,想挤出各种奇异硬件可以使用的所有指令周期。 (威廉莎士比亚、哈姆雷特、天)随着游戏和高强度图形工作阻抗总量剧增,GPU形式的专用加速器硬件也开始出现标准化趋势。

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在2020-03-30的商品环境中,我们可能习惯了在所有智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机和服务器上安装相似程度的小型芯片组。但是回顾历史,我们不知道全世界享有高度多样的硬件“心脏”很多次。今天,这种遗产仍然不存在于超级计算这一特定领域,想挤出各种奇异硬件可以使用的所有指令周期。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、天)随着游戏和高强度图形工作阻抗总量剧增,GPU形式的专用加速器硬件也开始出现标准化趋势。更重要的是,深度自学的蓬勃发展和指数级快速增长的复杂性和专业化的工作阻抗,随着专业硬件的另一次上升,正在推动——。企业将自主构建芯片,最大限度地提高效率和速度。

从谷歌的TPU到亚马逊的Inferentia芯片,现代云计算企业应该根据在AI前沿创造的经验,打造自己的深度自学加速器。这些公司内部相当允许自己的成果,但也有谷歌等技术巨头将自己的TPU作为“轻量级”EdgeTPU提供给外部用户的情况。基于在GPU设计上积累的丰富经验,英伟达的硬件长期以来一直是深度自学领域的中坚力量,从原来对GPU成果的适应转向了更强有力的深度自学研发。

到了我关注的统计指标,全世界的企业都在努力制作定制芯片设计和COTS硬件组件。这样可以更快地进行训练和推理小说课程,创造更大规模的自学模式。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧))与此同时,AI技术越来越向市场迈进,就像谷歌EdgeTPU版本提供的具体信号一样。因此,我们可以亲眼目睹一系列AI应用程序的实际落地,并对准确性、功耗、移动性等方面的不同市场需求进行权衡。

(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视连续剧)、成功)对于需要执着于最低精度的应用程序,用户不会将推理小说过程外包给云,而是通过有线、4G或无线连接将输出数据流发送到GCP、AWS和其他云服务供应商,并予以销毁。但是,对于远程监视摄像机网络等动态视频处理方案,毫无疑问,这个比特率受限的解决方案太简单了。

也就是说,推理模型必须在本地设备上持续运行。一些供应商倾向于使用板载过滤器机制来识别内容的可行性,然后将复杂的部分用于将远程计算资源处置的混合模型。

功耗是应用于这些应用的主要限制因素,设计师拒绝在完全报废能力、功耗和芯片产生的热量之间实现严重平衡。无人驾驶汽车对深度自学硬件的拒绝更加苛刻,对相同的窗口累计时间、高精度、高带宽输出和低功耗功能有明确的限量。

而且,这一切都要在车辆上全面运营,不可能将新现场的数据发送到云端。特斯拉已经在销售专用深度自学硬件,并主张新的芯片代表无人驾驶功能的未来。

有趣的是,这场宣传最终引发了特斯拉和他的前供应商英伟达之间的口水战。总之,随着新AI硬件的激增和更多企业自由选择自主构建推理小说设备,让人想起深度自学领域的浪潮只是另一个淘金热。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视连续剧),也就是说,面对这么多未知数和漫长的开发周期,2020-03-30的前沿芯片明年会沦为电子垃圾吗?总之,目前与深度自学相关的大部分工作阻抗仍在云上重新出现,大部分企业最合适的选项可能需要将AI市场需求外包给大型商务云供应商,利用最近一代英伟达GPU硬件获得的所有优质资源和尖端设计。

从TPU和Inferentia芯片到其他公司发布的用于移动环境的低功耗硬件,云中心正在朝边缘方向构建无缝访问。在某些情况下,云供应商可能需要构建精度最低的模型,并确保一定程度的培训工作流,使客户能够使用相同的工具和培训数据。也就是说,用户只需点击鼠标,即可在移动设备上使用低功耗版本。

最重要的是,深度自学仍然是动态、缓慢发展的领域,反对云计算需要很好地阻断这些变化因素,使企业客户在需要担心基本硬件的时候能够构建和利用最先进的设备模型。(威廉莎士比亚、温斯顿、自学、自学、自学、自学、自学、自学)一般基于CPU的云虚拟机需要递归地更强大的硬件,需要更改代码,云深度自学服务将在云供应商的巨大投资中大幅提高,还包括抽象不断改善的加速器带来的复杂性挑战。

(威廉莎士比亚、云、云、云、云、云、云)例如,谷歌上一代TPU加速器的代码需要在最近一代的硬件上保持不变地运行,并且需要在不更改代码行、新编译器或重组的情况下构建相当大的性能提升。对于处于深度自学边缘防卫的从业者来说,现在的云系统可能是最适合AI工作阻抗的操作环境。

从世界上最强大的推理小说硬件到硬件持续改善所需的持续执行稳定性,从云到边缘方向的无缝软件开发环境,围绕深度自学共同创造的原始系统正在逐渐形成。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)也许更重要的是,云环境是帮助世界一流AI企业完成研发工作的可选平台。通过这种强大的力量,AI帝国将需要扎根云端,推动深度自学领域的整体变革。


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