Intel Yapay Zeka Konferansı, AI çiplerinin ve AI yol haritasının yeni sürümünü ortaya koyuyor
Kaynak: NetEase Intelligence
23 Mayıs sabahı, San Francisco saatinde, San Francisco Art Palace'da Intel Yapay Zeka Geliştirici Konferansı (AI DevCon 2018) açıldı. Toplantıya Intel Başkan Yardımcısı ve AI İş Birimi (AIPG) Başkanı Naveen Rao başkanlık etti.
Naveen Rao şu anda Intelin yapay zeka stratejisinin baş planlayıcısı, bir bilgisayar tasarımcısı ve sinirbilimci. Intel, 2016 yılında Nervana Systems'ı satın aldı. Rao, 2014 yılında Nervana'yı kurmadan önce Nervana'nın CEO'su ve kurucu ortağı olarak Intel'e katıldı. Qualcomm'da nöral makine araştırmacısı olan Rao, yapay sistemlerde sinirsel hesaplama ve makine öğrenimine odaklanıyor.
Sonra, Intel'in yeni çipi nedir? Bu devin yapay zeka yol haritası nedir? AI hakkında ne düşünüyorlar?
Çipler hakkında konuşun: yeni AI bulut yongasını itin, performans 3-4 kat artırın
Daha 17 Ekim 2017'deki WSJ D. Live konferansında Intel, makine öğrenimi için tasarlanmış Neural Network Processor (NNP) çip serisini resmi olarak piyasaya sürdü. O sırada çipin kod adı Lake Crest olarak adlandırıldı.
O sırada Intel CEO'su Brian Krzanich, Nervana teknolojisini kullanan geliştiricilerin yeni AI uygulamaları geliştirebileceklerini ve sağlık hizmetleri, sosyal medya, otomobiller ve hava durumu dahil olmak üzere veri işleme yeteneklerini en üst düzeye çıkarabileceklerini söyledi. Diğer alanlarda, Nervana ürünlerinin geliştirilmesinin Intelin yapay zeka işini 2020'de 100 kat artıracağından özellikle bahsetti.
Bunlar arasında Intelin Nervana Systemsı 350 milyon ABD Doları karşılığında satın alması kilit bir rol oynadı ve bu kez Lake Crest kod adının yayınlanmasından yedi ay sonra Intel Sinir Ağı İşlemcisi (NNP) serisi yongalar, yeni kod adı Spring Crest ile yeniden yükseltildi.
Naveen Rao'ya göre, NNP yongasının yeni sürümü birden fazla güncelleme getirecek. Bu, Intelin ilk ticari NNP ürünü olacak ve endüstrideki sinir ağlarında yaygın olarak kullanılan bir dijital format olan bfloat16'yı destekleyecek. Zaman geçtikçe Intel, Intel Xeon işlemciler ve Intel FPGA'lar da dahil olmak üzere AI ürün serisinde bfloat16 desteğini genişletecek.Ayrıca Intel Nervana NNP'nin yüksek bilgi işlem kullanımı elde etmeyi ve çoklu yonga ara bağlantısı için gerçek model paralelliğini desteklemeyi amaçladığını söyledi.
Ayrıca bu kez piyasaya sürülen Nervana NNP-L1000'in (Spring Crest) performansının bir önceki nesle göre 3-4 kat iyileştirildiğini ve 2019'un ikinci yarısında resmen açılması planlandığını söyledi.
Geliştiriciler hakkında konuşmak: Her yerde AI ve daha açık bir Intel
"Bu heyecan verici bir hafta. AI DevCon'da en akıllı AI yeteneklerini bir araya getirdik. Yapay zekanın tüm vaadini gerçekleştirmenin Intel'in tek başına yapamayacağı bir şey olduğunun farkındayız. Aksine, tüm sektörün buna katılmasına ihtiyacı var. Geliştirici topluluğu, akademi, yazılım ekosistemi vb. "Naveen Rao bu makalede yazdı.
İlk Intel Yapay Zeka Konferansı'nda NetEase Intelligence, Intelin geliştiriciler ve ortaklar için önemini ve coşkusunu hissetti. Naveen Rao, Intelin geliştiriciler için araçlarını ve sahnede daha fazla ortakla yeni sonuçları tanıttı.
Naveen Rao, bir anketten ABD şirketlerinin% 50'sinden fazlasının yapay zeka ihtiyaçlarını karşılamak için Intel Xeon işlemcilere dayalı bulut çözümlerine yöneldiğini öğrendiğimize dikkat çekti ve bu, Intel Xeon işlemcilerin dahil olduğunu doğruladı. Intel Nervana ve Intel Movidius teknolojileri ve Intel FPGA yöntemleri, yapay zeka iş yüklerinin benzersiz gereksinimlerini karşılar.
Yukarıda gösterildiği gibi, bu, Naveen Rao'nun bize konferans sitesinde gösterdiği OpenVINO araç takımıdır. Bu araç takımı, Intel tarafından Mayıs ortasında yayınlandı. Temel olarak bilgisayar grafikleri ve derin öğrenme çıkarımını son teknoloji görüntü uygulamalarıyla bütünleştirir. Açık görsel akıl yürütme ve sinir ağları için optimize edilmiş, geliştiricilerin bulutta TensorFlow, MXNet ve Caffe çerçeveleri gibi yapay zeka modelleri oluşturup eğitmelerine ve bunları çeşitli ürünlere dağıtmalarına yardımcı olabilir.
OpenVINO, gelecekte kurumsal, perakende, enerji ve tıp da dahil olmak üzere çeşitli pazarlara genişleyebilir. Forbes dergisi şu yorumda bulundu: Intelin hamlesi, birden çok ürün CPU, GPU, VPU (Movidius) ve FPGA (Altera), Hızla büyüyen görsel işleme pazarını gerçekleştirmek için.
Daha sonra, Naveen Rao bizi Apache Spark için dağıtılmış bir derin öğrenme kitaplığı olan geliştirici odaklı başka bir araç olan BigDL ile tanıştırdı.BigDL kullanarak, geliştiriciler Scala veya Python programları olarak derin öğrenme uygulamaları yazabilirler. Spark kümesinin ölçeklenebilirliğinden yararlanabilirsiniz.
Netizenleri tanımak AlfredXXfiTT'ler, BigDL'yi aşağıdakiler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birçok senaryoda "büyük bir katil" olma potansiyeline benzetmiştir: 1. Mevcut büyük ölçekli dağıtılmış kümeler (Hadoop kümeleri gibi); 2. Büyük ölçekli ihtiyaçlar Çıkarım, örneğin: öneri sistemi, arama sistemi, reklam sistemi; 3. Spark / Hadoop ekolojisine dayanan (yukarı ve aşağı); 4. hafif derin öğrenme kullanıcıları, örneğin: veri araştırma ve geliştirme mühendisi / veri madenciliği mühendisi; 5. Scala / JVM severler.
Elbette, çeşitli cihazlar ve çerçeveler için derin bir sinir ağı modeli derleyicisi olan geliştiriciler için açık kaynaklı bir nGraph derleyicisi de var.Veri bilimcileri, DNN modellerini çeşitli cihazlara nasıl dağıtacakları konusunda endişelenmeden veri bilimi araştırma ve geliştirmeye odaklanabilir. Verimli eğitim ve operasyon için farklı ekipmanlar. Naveen Rao'ya göre, nGraph şu anda doğrudan TensorFlow, MXNet ve neon'u destekliyor ve CNTK, PyTorch, Caffe2'yi ONNX üzerinden dolaylı olarak destekleyebilir. Kullanıcılar bu çerçeveleri Intel Xeon, GPU, Nervana, NNP dahil olmak üzere farklı cihazlarda çalıştırabilir. Bekle.
Ortaklar hakkında konuşmak: Yapay zekanın daha fazla insanı güçlendirmesine ve kucaklamasına izin verin
Geliştiricilere olan büyük sevginin yanı sıra Intel, AI güçlendirme kapsamında, AI müzik kompozisyonu, AI işleme animasyonu vb. Dahil olmak üzere çeşitli işbirliği senaryoları da gösterdi.
Yapay zeka oluşturma, Intel tarafından daha önce başlatılan nöron bilgi işlem çubuğunu kullanır. Tam adı, nöron hesaplama çubuğu olan Movidius Neural Compute Stick (NCS) 'dir. Uzman olmayanların deyimiyle, makinenin derin öğrenmesine "kan ekleyebilir". Yerelleştirilmiş kod işlemi için destek sağlayan ürünler 500 RMB civarında bir fiyattan satılmaktadır. Kayıpla satın alınamayacakları ve aldatılamayacakları söylenebilir.
Canlı gösteriden yola çıkarsak, yapay zekanın müzik bestelemesinin etkisi oldukça şaşırtıcı.Artık yapay zeka daha sanatsal çalışmalar yapmaya başladı, bu da yapay zekanın sanatsal yaratımla uğraşamayacağı lanetinin kırıldığını gösteriyor olabilir.
Buna ek olarak, konferans sitesi ayrıca, aslanın 3D animasyon görüntülemesi için Intel AI'nın kullanıldığını gösterdi.Gerçekçi aslanı doğru ile yanlışı ayırt etmek gerçekten zordur. Bu, ZIVA tarafından Intel Xeon'a dayalı olarak yürütülen araştırma çalışmasıdır.
Intel'in de bu sefer ağır bir ortak açıkladığını belirtmekte fayda var. 2020 Tokyo Olimpiyatları için yapay zeka (AI) işbirliği platformu olacaklar, Olimpiyatlar için yapay zeka teknolojisi sağlayacaklar ve "Intel Yapay Zeka "AI yarışması", ödüllü geliştirici bonusu 10.000 $ 'dır.
Strateji hakkında konuşmak: kapsamlı bir yazılım ve donanım ekolojisi entegrasyonu yaratmak
Intel'in geçtiğimiz birkaç yılda yapay zekanın izinden gidecek Nervana, Movidius, MobileEye ve Altera gibi birçok şirketi arka arkaya satın aldığını fark ettik.Ayrıca, basında çıkan haberlere göre Intel 1998'den beri Çin'de 140 yatırım yaptı. 1,9 milyar doları aşan bir dizi teknoloji şirketi.
Günümüzde çeşitli teknoloji devleri bıçaklarını keskinleştiriyor ve kaslarını esnetiyor. Intel'in gerçek teknolojisini gösterme zamanı. Naveen Rao'nun görüşüne göre Intel, yazılım + donanım + ekolojiyi entegre eden bir yapay zeka stratejisi oluşturmak istiyor.
Tüm sektörü güçlendirmek ve daha fazla şirketin ve geliştiricinin katılmasına izin vermek için başlangıç noktası olarak kendi avantajlarını ve yeteneklerini kullanmayı umuyorlar. Mevcut ortaklar arasında Google, AWS, Microsoft, Novartis, C3 IoT vb. Yer alıyor. Naveen Rao, Yapay zeka odaklı geleceğe yönelik bilgi işlemlere geçişi hızlandırırken, kapsamlı çözümler ve daha fazla destekçi sağlamamız gerekiyor.
Düşünme hakkında konuşmak: Yapay zeka çağında liderlik etmek için, yapay zeka etiği henüz tam anlamıyla çözülmedi
"Gelecekteki her şirket bir yapay zeka şirketidir." Yapay zekanın evrimi ile bu fikir birliği hala mayalanmaya devam ediyor. Giderek daha fazla şirket yapay zeka ile kendi kendini idame ettiriyor, ancak sektöre daha yakından bakarsanız, eski marka çipler bulabilirsiniz. Üreticiler her zaman çok önemli bir rol oynadılar.Intel ve Nvidia gibi yonga üreticilerinin de eklenmesiyle bu yapay zeka ateşi bir değişiklik başlatabilir.
Ne de olsa savaşlar yumruklanmalı. Intelin potansiyel enerjisi, yapay zeka çağında liderlik etmelerine yardımcı olacak. Ayrıca, yalnızca kendilerinin değil, tüm ABDyi harekete geçmeye çağırdığını umuyorlar.
Intel CEO'su Brian Krzanich Mayıs ayı başlarında bir makalede yazdı: Çin, Hindistan, Japonya, Fransa ve Avrupa Birliği cesur yapay zeka planları geliştiriyor. AI, ekonomik büyüme ve sosyal ilerleme için bir araçtır, ancak ABD 2016'da Yıl içinde yapay zeka çalışma grubunu dağıttı ve kendi yapay zeka stratejisine sahip değildi, bu geride kalma riski taşıyor. Amerika Birleşik Devletleri'ni bir yapay zeka motoru yapmayı umuyor.
Bu onların yapay zeka stratejisi üzerine düşünmeleridir ve Intel'in kendi yapay zeka etiği anlayışı vardır.
Genevieve Bell (Genevieve Bell), Netease Intelligence ile yaptığı röportajda yapay zekanın etik sorunlarına mükemmel bir çözüm olmadığını söyledi.Örneğin, A ve B seçeneği insansız araçların acil bir durumda seçim yapmasına izin verecekse O sırada ona vurmak zorunda kalan yaşlı bir adam ve bir çocuk vardı Açıkçası, her iki cevap da yanlıştı.
Pek çok konu iyi düşünülmeden önce, teknolojimizi olabildiğince mükemmelleştirmeliyiz ve insanlar yapay zeka ile iyi geçinmeyi öğrenmelidir.
bir şey daha
Intelin yapay zeka uzmanları temelde buradalar ve sağdan ikincisi AI dümen Naveen Rao.
EETOP'u takip edin, arka plana girin: Hazine sandığı İlgili makaleleri görüntülemek için:
Yapay Zeka | Makine Öğrenimi | Derin Öğrenme
10 dakika! Derin öğrenmeyi anlamak için ortaokul matematik bilgisini kullanın!
AI Çip | Yann LeCun tarafından bahsedilen iki Dataflow Çipinin analizi
Derin öğrenmede, önce bu 25 kavramı ve terimi anlamanız gerekir ...
AI çipleri Kızıldeniz'e giriyor
Yapay Zekanın Yorumlanması: Örneklerin hızlı bir şekilde alınması önemli bir araştırma yönü olacak
Makine öğrenimi ve derin öğrenme için en iyi çerçeve
Basit bir şekilde makine öğrenimi
Makine öğrenimi ve derin öğrenme için en iyi çerçeve
Yapay zeka araştırmalarında hangi ülkeler ve üniversiteler liderlik ediyor? Çin ilk mi?
Yapay zekanın "beyin deliği" ne kadar büyük? Akademisyen: Şu anda hesaplamaya çok bağlı
Derin Öğrenme Hakkında Konuşma: Temel Kavramlar
Derin öğrenmeye kolay bir giriş
Makine öğrenimini anlamak için birkaç resim: temel kavramlar, beş okul ve dokuz ortak algoritma
Yaşam vakaları aracılığıyla makine öğreniminin beş algoritmik düşüncesini anlayın
Tencent Cloud FPGA'nın derin öğrenme algoritması
Tek bir GPU'da çok büyük bir derin öğrenme modeli nasıl eğitilir
AI çipi güç tüketimini nasıl azaltır? ISSCC2017'den konuşma
AI dünyaya geliyor, dört ana çip türü
Makine öğrenimi köklerinin izini sürer: bilgisayar teknolojisi olduğu sürece
Evrişimli sinir ağı CNN adım adım nasıl çalışır?
Çin yapay zekaya mı liderlik ediyor? New York Times, "Evet!" Dedi.
Nvidia nasıl bir AI çevreleri dalgası haline geldi?
Yapay zeka çipi: AI devinin motoru
Li Kaifu | Uzman olmayanlara derin öğrenmenin ne olduğu nasıl açıklanır?
Sinir ağlarına başlarken
Yapay zeka, makine öğreniminden derin öğrenmeye, kaçırılmaması gereken kısa bir yapay zeka tarihi
Analiz: yapay zekanın sınırı - makine görüşü türleri
Derin öğrenmenin analizi
Makineler, makine öğreniminde verilerden nasıl "öğrenir"?
12 resim size canlı bir şekilde anlatıyor, derin öğrenmedeki evrişimli ağ nedir?
Yapay zeka makine öğreniminden derin öğrenmeye, kaçırılmaması gereken kısa bir yapay zeka tarihi
[Goldman Sachs AI Araştırma Raporu] Yapay zeka, zamanın dönüm noktasıdır
Bu makale, derin öğrenmenin sınırlamalarını anlamanızı sağlar
Çözülemeyen sinir ağının doğal mantığı
FPGA, 30x hızlı bulut ivmesine nasıl ulaşır? Neler hızlandı
Derin öğrenme konuşma tanıma FPGA uygulaması
2017'de yapay zeka endüstrisinin analizi: çip şirketleri en az, bilgisayar vizyonu ve imaj şirketleri en çok
Yapay zeka hakkında yedi yaygın yanlış anlama ve yedi gerçek!
Turing testi Bölüm 1'de kasıtlı olarak başarısız olan bir yapay zeka
Yapay zeka geliştirmeye en uygun 5 programlama dili
Bu makale makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka arasındaki farkı ve bağlantıyı açıklıyor
Makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
Makine öğrenimi algoritmalarının karşılaştırılması
Bulutta Makine Öğrenimi: FPGA'da Derin Sinir Ağları
Makine öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi, çip tasarımı alanına tanıtıldı
Yapay zeka teknolojisindeki patlamanın arka planı altında, açık kaynak derin öğrenme çerçevelerinin gelişme eğilimi nedir?
AI çip (IP) alanındaki Çinli girişimler için fırsatlar
Derin öğrenmeye kolay bir giriş
Alpha Go'da yer alan derin öğrenme teknolojisi hakkında konuşmak
Derin öğrenme konuşma tanıma FPGA uygulaması
İlginç matematik
Matematiksel formül, zeki insanların başarılı olmasının neden zor olduğunu söyler
Matematiğin ilginç güzelliği
Bilgisayarın Babası: Matematik Ustası Von Neumann
20. yüzyılın en büyük 10 algoritması ve önemi
Fourier dönüşümünü herhangi bir matematik formüle bakmadan açıklayın
Dünyadaki yedi büyük matematik problemi
Dünyayı yöneten on algoritma
Dünyadaki en büyük on formül
Maxwell denklemlerini basit bir şekilde açıklayın
Matematik Tarihi: Kalkülüsün İcadı ve Değişken Matematiğin Devleri
Şifreleme algoritmasına giriş ve RSA algoritmasının ayrıntılı açıklaması
Sinyal ve sistemde zaman alanı ile frekans alanı arasındaki ilişki
Dünyayı değiştiren 17 denklem
Matematiksiz hayat yoktur - matematiğin tam bir yaşamla ilgili olduğu ortaya çıktı!
Kızları kovalamaktan füzeleri bulmaya kadar, bu matematiğin cazibesi!
Dalgacık, mükemmel popüler yorumu dönüştürür
Matematiğin güzelliği: sıradan ve büyülü Bayes yöntemi
Matematik tarihinde üç kriz
Matematikte Yaşam Felsefesi
Devreler ve matematiksel diyagramlarla yaşamı ve toplumu gösterin
Matematiksel sabit e'nin anlamı
Kalman filtresinin derinlemesine açıklaması
İlginç matematik: negatifler neden pozitiftir?
Taylor serisinin fiziksel anlamı
Matematiksel Formülü Seviyorum
22 büyülü ve ilginç matematiksel animasyon
21 GIF animasyonu, matematiksel ilkeleri saniyeler içinde anlamanızı sağlar
Sonsuzluğun getirdiği çeşitli paradokslar
Kimsenin çözemeyeceği 5 "basit" matematik problemi
Matematikçiler neden asal sayılara bu kadar takıntılı?
Bilgisayar algoritmaları dünyasındaki en büyük on usta
Matematikçi: Asal sayıların dağılımı düzenli
Çin matematiğinin parlak "büyük çağı"
Usta size matematik çalışmanın ne işe yaradığını söyler
Von Neumann: Matematik Üzerine
Altı büyük "matematik pisliği" bilim adamı
MIT ustaları matematiksel sistemi açıklıyor
Bilgisayar bilimindeki en önemli 32 algoritma
Bilim adamları beyin hesaplamasının temel algoritmasını keşfetmiş olabilirler: N = 2 ^ i-1
Makine öğrenimi algoritmalarının karşılaştırılması
Korkunç ve ilginç matematik hikayesi - uzun zaman önce, Lagrangian'ın parıltısı altında, birkaç şehir vardı ...
Konferans önerisi
Yapay Zeka ve Yapay Zeka Çip Tasarımı Forumu
