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CPU? GPU? FPGA? AI芯片? 深度神经网络运算你究竟应该选谁?

最近两年,最火的话题莫过于人工智能以及机器学习了。
如果说1997年Deep Blue在国际象棋上战胜 加里·卡斯帕罗夫,我们还可以说深蓝只是按照由工程师和国际象棋专业人士组成的顶尖团队精心制定的指令执行操作,而去年一路横扫围棋界精英的Alpha“狗”所做的,却是反复自我对弈,从自己的错误中吸取经验,并制定新的策略。Google的DeepMind团队,一度将机器学习,深度神经网络这样深奥的技术词汇,带到了普通大众面前。
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人工智能,已经成为继移动互联网,共享经济之后的另外一个风口,众多的人工智能行业应用相继落地,而用人工智能能力服务客户的企业,今天也都成了独角兽。

机器学习的核心技术,深度神经网络,本质上是多层次的人工神经网络算法,即模仿人脑的神经网络,从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。近年来,其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一轮的发展热潮。主要原因在于:算法的突破、数据量的激增和计算机能力/成本的下降。其中计算能力的提升作为人工智能实现的物理基础,对人工智能发展的意义不言而喻。

在算力的选择上,虽然到目前为止GPU仍然是一枝独秀,但不甘落后的CPU,积极创新的FPGA,以及虎视眈眈的AI芯片,都在八仙过海各显神通,鹿死谁手尚未可知。
在这场技术能力的比拼中,Google选择了TPU,微软选择了FPGA,而阿里云同时提供GPU和FPGA两种算力资源,那么对于您来讲:

  1. 在深度神经网络运算中,你选择的是什么计算平台(TPU,FPGA,GPU)?
  2. FPGA是否在深度神经网络的应用中存在机会?
  3. 以上计算平台在未来的人工智能应用中的发展,你更看好哪个?
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9个回答

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孟蓁蓁?

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dwater 复制链接去分享

GPU

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1740626827175458 复制链接去分享

科技改变未來

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napxie 复制链接去分享

CPU

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aoteman675 复制链接去分享

1、在深度神经网络运算中,你选择的是什么计算平台(TPU,FPGA,GPU)?
当然是FPGA啦,说不定以后还会在阿里云上申请一台呢,做为一支新秀,微软也是使用FPGA用作人工智能算法分析。在国内使用的话,相应的文档会多一些,而且还是中文的。
2、FPGA是否在深度神经网络的应用中存在机会?
微软也在用呀,当然具备发展潜力啦。在数据量激增和低延时的要求下,GPU运算面临瓶颈,这时FPGA跳出来,刚好遇到了发展期,当然未来FPGA会逐渐取代GPU的地位。
3、以上计算平台在未来的人工智能应用中的发展,你更看好哪个?
FPGA,虽然现在还没有看到在其它场景下是独角兽,但是科学理论上比GPU强,随着时间推移,FPGA在国内会取代GPU。TPU是谷歌的,没有可比性,还是相信我们在FPGA上创新应用吧。

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1646226110142657 复制链接去分享

很不错加油

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yourmother 复制链接去分享

就我觉得,目前来看FPGA的潜能最大,但GPU发展最成熟!(CPU就不要想了)

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浮生递归 复制链接去分享

在深度神经网络运算中,你选择的是什么计算平台(TPU,FPGA,GPU)?
tpu吧,我只是更看好谷歌而已。当然,其他计算平台在深度神经网络运算中表现也很不错,我只是单纯的喜欢跟着谷歌走。

FPGA是否在深度神经网络的应用中存在机会?
肯定有啊。fpga在深度神经网络中表现还是很不错的。很多项目都采用了fpga。

以上计算平台在未来的人工智能应用中的发展,你更看好哪个?
我更看号tpu,至少从概念上讲,就是专门为了ai而研发的处理器,还有什么比针对性的定制更靠谱呢。

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1399425923741692 复制链接去分享

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