资讯

AI时代不可或缺的算力核心：探秘GPU的威力！

2023-07-28| 来源：互联网| 查看: 317| 评论: 0

摘要: 人工智能（人工智能）是一门新兴的技术科学，研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和......

人工智能（人工智能）是一门新兴的技术科学，研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。

起初诞生于20世纪五六十年代，经过半个多世纪的演变，经历了符号主义、连接主义和行为主体三次浪潮的相互交织发展。如今，作为一项新兴的通用技术，正在推动着社会生活和各行各业的巨大变革。

目前，人们普遍认为：深度学习+大规模计算+大数据=人工智能。

一、深度学习是什么？

在人工智能领域，机器学习是其中一种技术流派，它通过从已知样本中提取规律，从而获得对未知样本的智能判断。深度学习是机器学习的一种方法，其模型是深度神经网络。

具体来说，机器学习是指机器从已知的经验数据（样本）中，通过特定的方法（算法）自主提取（训练/学习）出一些规律（模型），然后可以用这些规律来判断未知的情况（预测）。自2006年以来，机器学习领域的深度学习取得了突破性进展。

深度学习是一种特殊的机器学习方法，在语音和图像识别方面取得了远超以往技术的效果。

它通过学习将世界表示为嵌套的概念层次结构，实现了强大的功能和灵活性。每个概念都是基于更简单的概念定义的，而更抽象的表示则由不那么抽象的概念计算出来。

深度学习算法包括「训练」和「推理」两个过程。

简单来说，人工智能需要基于大数据进行「训练」，以获得各种参数（即模型），然后将模型传递给「推理」部分，从而得出最终结果。

神经网络可分为前向计算（包括矩阵相乘、卷积、循环层等）和后向更新（主要是梯度运算）两类，「训练」过程同时涵盖这两种计算，而「推理」主要是前向计算，均包含大量并行运算。

一般情况下，「训练+推理」在云端进行，而终端人工智能硬件主要负责「推理」。

二、算力：人工智能的核心要素

数据：

人类要掌握一定的技能，必须经过不断的训练才能熟练掌握，人工智能也是如此。人工智能的基础是训练，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，并将其应用于新样本。只有拥有大量数据，并覆盖各种可能的场景，才能得到良好表现的智能模型。

算力：

在拥有数据后，需要进行不断重复的训练。深度学习中有三个概念：Epoch（“一代训练”）、Batch（“一批数据”）和Iteration（“一次训练”）。仅仅对训练集进行一次训练是不够的，需要对训练集进行多轮训练。训练和推理都需要强大的算力支持。

算法：

神经网络算法和深度学习是目前最主流的人工智能算法。

算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支持，这是人工智能进一步发展并实现产业化的关键。

三、人工智能研究者选择了GPU

最初，并不是GPU选择了人工智能，而是人工智能的研究者选择了GPU，进而使GPU取得了重大进展：2012年，Alex Krizhevsky（前谷歌计算机科学家）利用深度学习+GPU方案，一举赢得ImageNet LSVRC-2010图像识别大赛，并将识别成功率从74%提升到85%。

NVIDIA敏锐地洞察到这一趋势，于是投入大量人力物力优化自家GPU的CUDA深度学习生态系统，在三年时间里将GPU性能提升了65倍，并提供从后端模型训练到前端推理应用的全套深度学习解决方案，使得一般的开发人员都可以轻松使用GPU进行深度学习开发或高性能运算，从而奠定了其目前的领先地位。

GPU是AI时代的算力核心，但AI算力的构成不仅仅是GPU加速芯片，还需要构建网络互联、操作系统、深度学习框架及相应SDK、算法与应用程序等，形成一个完整的计算生态系统。

可以说，是人工智能和GPU相互促进：

人工智能算法推动了GPU的发展，而GPU也让算法变得更加简单。

人工智能的研究者们深知GPU在加速深度学习方面的巨大潜力，因此选择了将其应用于人工智能领域。尤其在2012年，谷歌计算机科学家Alex Krizhevsky利用深度学习和GPU的组合方案，成功地在ImageNet LSVRC-2010图像识别大赛中取得了令人瞩目的成绩，将识别成功率从74%提升至85%。

意识到这一发展趋势，NVIDIA公司积极投入人力物力，致力于优化自家GPU的CUDA深度学习生态系统。经过三年的努力，他们成功将GPU的性能提升了65倍，并提供了一套全面的深度学习解决方案，从后端模型训练到前端推理应用，使得普通开发人员也能轻松使用GPU进行深度学习开发和高性能计算。这使得NVIDIA GPU在人工智能领域取得了领先地位。

GPU在人工智能时代成为了算力的核心，然而，构建完整的AI算力生态系统并不仅限于GPU加速芯片的应用。还需要包括网络互联、操作系统、深度学习框架以及相应的软件开发工具和应用程序，所有这些要素共同构成了人工智能算力的基础。

总结来说，人工智能和GPU相互促进，人工智能算法推动了GPU的发展，而GPU的强大计算能力也促进了人工智能算法的进步。这种相互合作，推动了人工智能技术的飞速发展，使得人工智能在各个领域都取得了重要的应用和突破。