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根据雷锋网络:在这篇文章中,作者赵勇,雷锋精神深眼首席执行官授权分销网络。
在2016年,人工智能(ai)最引人注目的事件是谷歌DeepMind依靠人工聪明的算法阿尔法狗战胜人类顶级球员的象棋游戏。但计算的商业价值是出生,2016年人工智能的获胜者是英伟达(Nvidia)。世界领先的视频卡公司最新的季度业绩(截至2016年10月30日)显示,该公司的收入比去年同期增长54%,特别是在数据中心操作的方面增加了两倍多。该公司股价在过去的一年里也增加了四倍多,坐在标普500指数的顶部。
英伟达在人工智能芯片市场主导地位,可能亮眼的结果是比股市更重要。尽管市场上还有其他深度学习培训(培训)和预测(推理)解决方案,但问AI的企业,无论其内部模型的训练,和智能产品销售给最终客户,大部分仍采用Nvidia GPGPU方案。从不同角度在Nvidia(服务器、PC嵌入式、汽车、特殊训练和预测)创新,基本上其他竞争公司仍在试图第一次转变的过程。据我粗略的估计,英伟达在人工智能领域的芯片,领先最接近的竞争对手至少2年的时间。
今天英伟达在人工智能领域的优势并非迫在眉睫。事实上整个深度神经网络技术的崛起,在过去的三年里,除了大规模数据(比如ImageNet)提供培训的基础深层网络,一般图形计算单元(GPGPU)技术提供了强大的操作能力也发挥了作用。如果没有Nvidia CUDA平台,科学已经证实深学习潜能的时间不知道是多长时间的延迟。更有价值的是,GPGPU技术使PC计算机水平的高密度高性能计算成本大大降低,这样一个普通研究人员台式电脑可能部署成千上万的并行处理核心。这使得深度学习技术迅速发展和推广科技世界。可以说,没有GPGPU,坚持20多年的神经网络算法研究和雅安·勒存辛顿教授,我恐怕不得不继续继续被埋在学术界多年吗。
但是让一个公司提供3 d游戏图形渲染,在这个重要的历史节点,救世主的角色?
根据我个人的经验和观察,本文提供了一些相关的线索和理解。在这个过程中,有两个关键人物,分别是nvidia的首席执行官黄仁勋表示(仁勋黄),和英伟达的前首席科学家大卫·柯克。
Nvidia的CEO仁勋-黄(黄),著名的硅谷可能最有成就的中国企业家之一。关于大卫柯克官方报道很少,Nvidia研究网站上可以看到他从1997年到2009年,Nvidia的首席科学家,致力于科学家),是美国工程院院士,目前是Nvidia的家伙。事实上学习英伟达知道的历史,该公司创建于1993年,真正的GeForce系列拳头产品上市,1999年开始的国际声誉。也就是说,大卫·柯克任期内,他领导创建的NV仍然是世界上最畅销的离散图形产品。
高性能计算和人工智能领域的学者,大卫柯克的最大的成就是他促成了GPU的概括,概括CUDA平台和OpenCL标准。面对摩尔定律的时钟频率是不能继续进步的时代,GPGPU这种低成本,大规模的SIMD并行处理架构,计算机成为超级计算机对许多普通民众来说,也应该结束的摩尔定律。他发明了GPGPU技术,神经网络技术的困难,一种平静的方式,人工智能与当前发展现状。
我有幸Nvidia研究2008年实习。当我还是一个专业的博士生在计算机视觉。当从事人工智能研究专业的博士生,生活不如今天的池。整个领域作为一个整体仍处于不稳定状态,没有特殊的芯片专门为计算机视觉。学生时期的我,为了达到视觉信号的实时处理,研究嵌入式CPU、DSP、FPGA等。这些解决方案开发过程性能不足或复杂的不便。我甚至试着用12个服务器同时并行处理实时视频流的视觉理解(这是一个当地的暴君!)。2007年Nvidia CUDAβ,爱普生实验室里我觉得自己与一个普通的游戏图形,视角转换功能(使一个投影仪上任意形状和颜色的背景显示理想图像)的性能,最好的桌面处理器的解决方案相比提高了50倍。从那时起我决定GPGPU是人工智能的重要的解决方案,我的研究方法。爱普生在实习后,我申请了Nvidia研究实验室的实习生,希望进一步研究GPGPU在信号处理,计算机视觉的应用。
幸运的是,我的实习导师的名字是英伟达首席科学家大卫·柯克。但柯克先生太忙了,整个实习期间,我只与他见面几次。柯克是一种有趣的方式教学生。进公司第一次我看到老师,问,什么是我的使命。柯克先生说你有两个任务:第一个任务是花两周的时间来找出你想解决什么问题;?的第二个任务是用实习来完成任务(这是羊。)。
柯克组织研究一方面,一方面,花了很多时间学习公司产品的未来战略,密切和没有时间教我的学生,所以他委托迈克尔·加兰博士在明尼苏达州和佛吉尼亚的David Luebke教授远程指导我实习在硅谷。Nvidia的CEO仁勋——黄,工作很忙,但他的研究工作非常感兴趣。我看到了黄总在实验室和研究人员讨论这个问题的认真和耐心。有一个专门为实习生在2008年夏天演示。认为仁勋也来参观和旅游实习生工作以极大的耐心。六年后,在2014年,当我在Nvidia北京办事处代表我的公司再次见到仁勋-,他有一个叫出我的名字,还记得我给了他一个节目。
内存和洞察力,让我印象深刻。的主要焦点,几年后,大卫·柯克的都试图把原来只用于制造3 d渲染速度GPU技术的推广,让更多的应用程序共享大规模操作SIMD阵列的性能优势。柯克在一个聊天告诉我说,他开始思考这个问题从2003年英特尔刚刚推出了一个四核CPU处理器,NV推出了包含超过100 SIMD GPU内核。英特尔处理器可以共享,通过多线程技术是计算机应用。
但GPU基本上是只有通过OpenGL /举高图形渲染接口,或者使用极其麻烦的着色器程序接口与用户交互!
如果你能提供适当的编程模型,GPU的并行计算资源为开发人员分享,所以每个用户GPU,可以变成了数以百计的核质量高性能计算机?让每一个人电脑进入一个巨大的超级计算机?这个想法是好的,但在哪里需求?常见的吃西瓜质量,为什么花钱(甚至几百美元)买一台超级计算机。除此之外,世界上所有的计算机软件工程师几十年来适应上的CPU程序,如何培养知道超级计算机软件工程师编写并行处理程序。毕竟是理想,现实是现实!
但大卫柯克,说服了仁勋,投资开发了大量的资源让GPU CUDA技术的推广。等到技术成熟后,大卫·柯克又要求首席执行官:NV未来所有的产品,每个GPU,无论是销售产品,必须支持CUDA。
大卫·柯克的原因是这样的:如果它只是一个数据中心版本的CUDA GPU的支持,所以只有很少的硬件工程师拥有正确的研究和研发CUDA程序;。如果消费者显卡不支持CUDA程序,所以该技术不能成为普惠,会影响大多数人的结果。所以不要这样做,或者是完全干燥,干燥。即使在今天,回想起来,这仍然是一个非常高的风险,一个疯狂的决定。想知道,这年代,英伟达,近100%的收入来自电脑游戏等传统应用程序或平面设计。
这意味着在面对这些传统客户还没有高性能计算的需求,必须增加Nvidia硬件产品设计中相关CUDA逻辑电路,使芯片面积增加,热量增加,成本上升,增加的概率失败;。同时,对于每一个产品,相关的软件驱动程序必须保证CUDA的完美支持。CUDA本身的升级,在过去的每个硬件兼容性支持大量的工作(至少我认为NV数以百计的驱动程序工程师在厕所哭晕)。最重要的是,谁能告诉的额外工作,除了成就每个电脑变成一个超级计算机到目前为止科学理想,正是对消费者特定值。
很明显,这样的决定一般看到风险控制和非常重视短期利益,是可能的。但仁勋黄不是一个普通的CEO。他支持的,但也有大风险的决定。然后,在2007年,从Nvidia Tesla架构(内部代码G80),NV出每种类型的GPU芯片(Tegra1-4移动嵌入式系列除外),完全支持GPGPU CUDA架构。与Nvidia繁荣的今天,在2008年,英伟达在热水里。
一方面,CPU上级AMD收购ATI NV老对手,组建一个新的解决方案的CPU集成GPU;。一方面,中断英特尔和Nvidia的集成显卡在合作之前,3 d图形加速融入他们的芯片组面对两大权力的CPU巨头NV紧张的情况下,只有高性能独立显卡的路径然而,如果雨的屋顶漏水,NV主要高端笔记本产品展示一系列8600出现质量问题与热有关,很多人采用了图形的笔记本电脑(所有的主要品牌包括苹果MacBook Pro)出现黑色屏幕上甚至燃烧机故障,等等。
这时,NV除了面对客户和股东是浪潮的责难和质疑,即使面对整个机器制造商赔偿的诉讼和索赔。重大质量事故,当公司的内部和外部周围这样一个问题:虽然事故的直接原因是芯片制造商台积电(NV)是一个专业的芯片公司,是唯一设计芯片,芯片生产外包给其他公司),这是没有一个长期验证封装材料led芯片的散热问题。但如果不是每个芯片支持CUDA,热应力可以放轻松,不会有制造业。必要的。
台积电的绝望采用不成熟的方案。公司同时竞争,英特尔和AMD的攻击波。英特尔计划推出Larrabee GPCPU方案使用支持x86指令集的大阵,这可以让遗留软件顺利进行(后来的计划由于原因比如性能比预期在2010年,英特尔取消);。AMD在竞争激烈的游戏显卡市场强劲的性能和功耗和散热更好的纯GPU直接竞争的产品。当时,英伟达相当一段感觉陷入困境。在2007 - 2008学年,NV股票从最高的37美元跌至最低6美元左右。2009年1月,大卫·柯克离开了。在他离开后去伊利诺斯温-梅W。研究会会长,教授打开一扇门在CUDA编程课。
我要求他们应该帮助他们的教科书写一点东西。然后我听到一些传言,说仁勋——黄后悔支持CUDA但成功柯克是斯坦福大学计算机系教授比尔玩弄你的教授是一个水平,在并行计算领域的专家,这是柯克在加州理工学院的校友。任命消息确定之前我听到的谣言是谣言。玩弄增强版本的柯克,Nvidia没有放弃让每个电脑的超级计算机的理想。从2009年开始,GTC CUDA、高性能科学计算和个人计算机成为了游戏中最重要的主题图形的公司。从计算机视觉、自然语言处理语音识别、生物、医学、天文、地理、大脑科学,乃至社会科学研究者,基于CUDA的,在他们的个人电脑开发计算以惊人的力量。这些结果发表在各种领域的重要期刊,驾驶这些领域的快速发展。2011年,谷歌推出了一个名为谷歌大脑中我的同事,很多使用GPGPU技术深度的神经网络技术应用在几个重要领域的人工智能应用程序。
2012 CVPR,他们只找到一个模型对象可以分辨100000种不同的图像检测算法,并成为最好的CVPR纸。在我看来,这是一年。
人工智能技术。发展的分水岭。从那时起,领域的进展真的可以用来描述变化。
2013年,我离开了山景城谷歌研究所,回到北京精神产生瞳孔深处,中国最早的一批人工智能。今天,精神深学生所有产品(硬件)采用Nvidia GPGPU处理器。精神深处的学生能有今天的机会,不能离开受人尊敬的图形公司,不能离开仁勋,大卫·柯克这些有远见和进取的企业家和科学家。有人说深度学习技术实现NV GPGPU,否则NV这么多年的科学计算大规模投资可能会停滞不前。事实上,我认为,但GPGPU的技术,完善的技术深度学习。数据计算能力,人工智能领域,就像空气和水对生命的重要性一个活动在2015年的夏天在广州,我很高兴再一次见到大卫·柯克
当时他已经回到了Nvidia全职工作。人工智能技术经过几十年的发展,道路曲折幸运的是我们这个领域一直是一些有远见的预见和引导。