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GTC China 2018:人工智能深度學習創造未來

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-11-29 17:12:12 本文摘自:PConline

今年10月,英偉達發布了一款針對數據科學和機器學習的GPU加速平臺——RAPIDS,它能夠幫助超大規模的公司提高分析海量數據的速度,從而更加精準的預測業務。

在本屆GTC China 2018大會上,英偉達特別舉辦了媒體講解會,詳細介紹了RAPIDS的工作原理以及市場受眾。尤其值得一提的是DLI——深度學習學院,目前有12萬的開發者正在接受了英偉達人工智能的培訓。

揭秘英偉達RAPIDS平臺  數據科學在2010年變得非常興盛,正好是在那個節點摩爾定律不再像以前那么管用了。2010年CPU的速度足夠快的已經可以支持人工智能和機器學習了,但是在那之后大數據發展的非常快,CPU卻沒有更快的速度發展,以至于到現在CPU能夠去處理的機器學習內容和實際上所需要的數據科學家需要的算力,兩者有很大的鴻溝。

英偉達創始人兼CEO黃仁勛曾表示,“數據分析和機器學習是高性能計算市場中最大的細分市場,不過目前尚未實現加速。全球最大的行業均在海量服務器上運行機器學習算法,目的在于了解所在市場和環境中的復雜模式,同時迅速、精準地做出將直接影響其決策的預測。”

有了RAPIDS之后,就可以把深度學習的能力擴展到其它領域、大數據的領域。深度學習對于非結構化數據比較好,比如:語音、視頻、圖片,但是機器學習是要用于結構性的數據。

RAPIDS是什么?一個完全開源的軟件平臺。要用三個關鍵詞來概括,那就是面向數據科學和機器學習、開源和軟件平臺。人們使用RAPIDS一般出于兩個原因:一是數據科學家,希望自己的工作做得更快;二是不用學其他的軟件,利用已有軟件足矣。

RAPIDS希望幫助企業以“前所未有”的速度分析海量數據并進行精準的業務預測,用戶只需要進行非常小代碼的變化量,將典型訓練時間從數天減少到數小時,或者從數小時減少到數分鐘。這給數據科學家帶來了極大的信心。

據悉,RAPIDS首次為數據科學家提供了他們需要用來在GPU上運行整個數據科學管線的工具。最初的RAPIDS基準分析利用了XGBoost機器學習算法在NVIDIA DGX-2™ 系統上進行訓練,結果表明,與僅有CPU的系統相比,其速度能加快50倍,大大提高效率,節省時間。

解決方案架構與工程團隊副總裁Marc Hamilton在解答記者提問時特別舉了一個真實案例。在中國或者別的大的國家,政府的衛生部門會從醫院、醫生和患者那里收取數據,來探討“人是怎么樣可以生病的”。在冬天的時候,不管是人的流感,亦或是禽流感,它們的傳播速度都是非常快的。在中國的挑戰就在于人口超過10億的國家,大家去醫院,醫院是不夠的。政府就可以用XGBoost,在去醫院的造訪人來尋找規律。如果去處理這些數據需要花4個月的時間就沒有用了,因為到夏天的話大家都很健康,“流感季”也結束了。所以如果用已有的機器學習改三行代碼,然后用數據跑一遍,只需要花4個小時而不是4個月的話,今天就可以給人發出警告,現在是很糟糕的流感季節,大家盡量不要出去。

華大基因世界上最大的基因組也使用英偉達RAPIDS XGBoost對癌癥特異性肽和正常肽進行分類,比在CPU上快10倍。

目前,英偉達云上有600個應用程序,它們都是基于GPU加速,并且加速有不同的方式。

深度學習學院助力AI開發者  在越來越多的領域中,深度學習方面的專長將成為核心技能。為了能夠將世界上最為領先的深度學習和AI技術帶給整個開發者群體,英偉達在2016年成立了深度學習學院。

英偉達深度學習學院通過培訓研究人員開發者以及數據科學家,用深度學習的方式來解決面臨最具挑戰性的問題。通過建立實驗室,開發課程,讓數據科學家、研究人員和開發者能夠用親身實踐的方式去學習深度學習。

英偉達開發者計劃全球副總裁Greg Estes 強調,“GPU之上,如果沒有軟件、沒有應用程序,那么沒人會買你的GPU。因此,在我的眼里,開發者是最重要的,所以我們花很大的力氣關注開發者的社區”。

英偉達的開發者計劃有四個方面,分別是“開發者計劃”、“深度學習學院”、“英偉達GPU云”和初創加速計劃。截至目前,開發者社區人數已經超過100萬,有60萬個GPU相關的應用程序。

除了人工智能,DLI還提供一些其他課程,包括無人駕駛汽車、健康、衛生、金融服務、娛樂及安全城市。為了方便,他們把所有課程放在云端,開發者使用普通的筆記本電腦就能學習,并且DLI還提供親手操作的環境,讓所有開發者能夠從深度學習學院中學到的不同的技術、不同的工作、不同的數據。

Greg Estes介紹,“我們會教你怎樣利用數據、利用人工智能框架,讓它對圖像進行識別、分類,以及如何把這些學習知識,開發到一個應用程序中。”他還提到,不同的人工智能應用程序,它們會使用不同的神經網絡,例如圖像識別用CNN,機器人學動作會用到強化學習神經網絡等。

英偉達越來越注重國內的AI開發者,眾所周知中國是人工智能非常重要的一個市場。“初創加速計劃”就是針對開發者的“,目前已有將近四千人加入。

英偉達在國內還有多家認證合作伙伴,訓練超過9000人,其中已有100個開發者獲得了認證。2019年在中國獲得培訓的開發者會超過10000人。

另外,英偉達還通過“DLI校園大使計劃”,通過認證的教職人員和研究者向學生人員和教學人員免費教授DLI課程。目前,中國已有11位“校園大使”,共培訓出500多名學生、教職人員和研究人員。

IDC的數據預測,兩年以后,也就是到2020年,80%的應用里面都會含有AI的成分。不得不說,英偉達這盤棋下的真大!

關鍵字:未來智能China

本文摘自:PConline

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GTC China 2018:人工智能深度學習創造未來

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-11-29 17:12:12 本文摘自:PConline

今年10月,英偉達發布了一款針對數據科學和機器學習的GPU加速平臺——RAPIDS,它能夠幫助超大規模的公司提高分析海量數據的速度,從而更加精準的預測業務。

在本屆GTC China 2018大會上,英偉達特別舉辦了媒體講解會,詳細介紹了RAPIDS的工作原理以及市場受眾。尤其值得一提的是DLI——深度學習學院,目前有12萬的開發者正在接受了英偉達人工智能的培訓。

揭秘英偉達RAPIDS平臺  數據科學在2010年變得非常興盛,正好是在那個節點摩爾定律不再像以前那么管用了。2010年CPU的速度足夠快的已經可以支持人工智能和機器學習了,但是在那之后大數據發展的非常快,CPU卻沒有更快的速度發展,以至于到現在CPU能夠去處理的機器學習內容和實際上所需要的數據科學家需要的算力,兩者有很大的鴻溝。

英偉達創始人兼CEO黃仁勛曾表示,“數據分析和機器學習是高性能計算市場中最大的細分市場,不過目前尚未實現加速。全球最大的行業均在海量服務器上運行機器學習算法,目的在于了解所在市場和環境中的復雜模式,同時迅速、精準地做出將直接影響其決策的預測。”

有了RAPIDS之后,就可以把深度學習的能力擴展到其它領域、大數據的領域。深度學習對于非結構化數據比較好,比如:語音、視頻、圖片,但是機器學習是要用于結構性的數據。

RAPIDS是什么?一個完全開源的軟件平臺。要用三個關鍵詞來概括,那就是面向數據科學和機器學習、開源和軟件平臺。人們使用RAPIDS一般出于兩個原因:一是數據科學家,希望自己的工作做得更快;二是不用學其他的軟件,利用已有軟件足矣。

RAPIDS希望幫助企業以“前所未有”的速度分析海量數據并進行精準的業務預測,用戶只需要進行非常小代碼的變化量,將典型訓練時間從數天減少到數小時,或者從數小時減少到數分鐘。這給數據科學家帶來了極大的信心。

據悉,RAPIDS首次為數據科學家提供了他們需要用來在GPU上運行整個數據科學管線的工具。最初的RAPIDS基準分析利用了XGBoost機器學習算法在NVIDIA DGX-2™ 系統上進行訓練,結果表明,與僅有CPU的系統相比,其速度能加快50倍,大大提高效率,節省時間。

解決方案架構與工程團隊副總裁Marc Hamilton在解答記者提問時特別舉了一個真實案例。在中國或者別的大的國家,政府的衛生部門會從醫院、醫生和患者那里收取數據,來探討“人是怎么樣可以生病的”。在冬天的時候,不管是人的流感,亦或是禽流感,它們的傳播速度都是非常快的。在中國的挑戰就在于人口超過10億的國家,大家去醫院,醫院是不夠的。政府就可以用XGBoost,在去醫院的造訪人來尋找規律。如果去處理這些數據需要花4個月的時間就沒有用了,因為到夏天的話大家都很健康,“流感季”也結束了。所以如果用已有的機器學習改三行代碼,然后用數據跑一遍,只需要花4個小時而不是4個月的話,今天就可以給人發出警告,現在是很糟糕的流感季節,大家盡量不要出去。

華大基因世界上最大的基因組也使用英偉達RAPIDS XGBoost對癌癥特異性肽和正常肽進行分類,比在CPU上快10倍。

目前,英偉達云上有600個應用程序,它們都是基于GPU加速,并且加速有不同的方式。

深度學習學院助力AI開發者  在越來越多的領域中,深度學習方面的專長將成為核心技能。為了能夠將世界上最為領先的深度學習和AI技術帶給整個開發者群體,英偉達在2016年成立了深度學習學院。

英偉達深度學習學院通過培訓研究人員開發者以及數據科學家,用深度學習的方式來解決面臨最具挑戰性的問題。通過建立實驗室,開發課程,讓數據科學家、研究人員和開發者能夠用親身實踐的方式去學習深度學習。

英偉達開發者計劃全球副總裁Greg Estes 強調,“GPU之上,如果沒有軟件、沒有應用程序,那么沒人會買你的GPU。因此,在我的眼里,開發者是最重要的,所以我們花很大的力氣關注開發者的社區”。

英偉達的開發者計劃有四個方面,分別是“開發者計劃”、“深度學習學院”、“英偉達GPU云”和初創加速計劃。截至目前,開發者社區人數已經超過100萬,有60萬個GPU相關的應用程序。

除了人工智能,DLI還提供一些其他課程,包括無人駕駛汽車、健康、衛生、金融服務、娛樂及安全城市。為了方便,他們把所有課程放在云端,開發者使用普通的筆記本電腦就能學習,并且DLI還提供親手操作的環境,讓所有開發者能夠從深度學習學院中學到的不同的技術、不同的工作、不同的數據。

Greg Estes介紹,“我們會教你怎樣利用數據、利用人工智能框架,讓它對圖像進行識別、分類,以及如何把這些學習知識,開發到一個應用程序中。”他還提到,不同的人工智能應用程序,它們會使用不同的神經網絡,例如圖像識別用CNN,機器人學動作會用到強化學習神經網絡等。

英偉達越來越注重國內的AI開發者,眾所周知中國是人工智能非常重要的一個市場。“初創加速計劃”就是針對開發者的“,目前已有將近四千人加入。

英偉達在國內還有多家認證合作伙伴,訓練超過9000人,其中已有100個開發者獲得了認證。2019年在中國獲得培訓的開發者會超過10000人。

另外,英偉達還通過“DLI校園大使計劃”,通過認證的教職人員和研究者向學生人員和教學人員免費教授DLI課程。目前,中國已有11位“校園大使”,共培訓出500多名學生、教職人員和研究人員。

IDC的數據預測,兩年以后,也就是到2020年,80%的應用里面都會含有AI的成分。不得不說,英偉達這盤棋下的真大!

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本文摘自:PConline

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