GPU - 谷歌新款AI芯片，比起传统CPU强了些什么？
2016年05月25日 09:43 图普科技 作者：佚名 用户评论（0）
GPU
GPU是相对于CPU的一个概念，是一个专门的图形的核心处理器，计算机中的GPU是显卡的“心脏”，也就是相当于CPU在电脑中的作用。但是因为GPU在浮点运算、并行计算等部分的计算方面能够提供数十倍至上百倍的CPU性能，所以开始利用GPU来运行机器学习模型，以便于在云端进行分类和检测，同样的大训练集，相对于CPU耗费的时间大幅度缩短，占用的数据中心的基础设施也少很多，所以GPU在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比单纯使用CPU时10-100倍的应用吞吐量。
譬如图像识别领域的图普科技，则是基于大规模GPU集群搭建了AI超算平台，能够支持亿万级别图像的全面实时处理，并且利用深度学习算法设计的智能程序能通过快速迭代拥有强大的学习能力，实现高精度的智能识别结果。
而语音识别领域的科大讯飞，目前在深度学习训练方面，几乎所有的运算包括CNN、RNN等都是放在GPU加速卡上的，并且其还计划在语音识别业务中启用FPGA平台，通过重新设计硬件架构在未来建造一个上万规模的FPGA语音识别系统。
所以可以说，要实现让机器能像人类一样思考，企业不仅需要在算法模型的精确度上下功夫，同时高性能计算能力的硬件系统也是非常需要关注的，这些异构加速技术协助处理器运算速度的快速提升，让机器学习应用领域的硬件层面难度降低。
但是现在这些只是一个开始，更多的软硬件创新肯定还在进行中，不知道是否有一天，这些创新是否也会帮助AI超越人类呢？
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( 发表人：林锦翔 )