4月7日消息，據(jù)TheVerge網(wǎng)站報道，英偉達發(fā)布了一塊新型芯片，極大的推動了機器學習的極限。英偉達CEO黃仁勛本周二在公司年度GPU技術(shù)大會上發(fā)布的這款特斯拉P100 GPU，它可以執(zhí)行深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡任務，速度是英偉達之前高端系統(tǒng)的12倍。據(jù)英偉達表示，P100是英偉達傾力之作，研發(fā)費用高達20億美元，在一個芯片上有1500億個晶體管，使得它成為世界上最大的芯片。除了機器學習，P100還能進行各種高性能的計算任務——英偉達只是想讓你們知道這款芯片非常擅長機器學習。
英偉達將八個P100芯片放入一個超級強大、價值129000美元的名為DGX-1的超級計算機，后者也是周二發(fā)布的。這款超級計算機已經(jīng)預先裝上了深度學習軟件，它將于今年六月最先被送往美國麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校以及其它大學的人工智能研究人員。
英偉達因為視頻游戲行業(yè)生產(chǎn)強大的圖像處理芯片而聞名，圖像處理需要占用大量運算資源，神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習也是如此。神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習是一種人工智能，數(shù)據(jù)通過層層模擬的神經(jīng)元輸入，從而訓練計算機識別復雜的模式。隨著越來越多公司參與研發(fā)深度學習技術(shù)——谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、百度等等——英偉達將自身定位為人工智能芯片制造商。
“深度學習驅(qū)動的計算機能夠執(zhí)行我們無法想象的任務，”黃說道。“深度學習不僅僅是個領域或者一個應用程序。它遠不止此，所以我們公司將全力以赴。”當涉及推動深度學習向前發(fā)展，處理能力至關(guān)重要。去年，微軟研究人員在ImageNet 計算機視覺挑戰(zhàn)斬獲第一名，這是因為他們使用了一種比之前使用的深五倍的神經(jīng)網(wǎng)絡。根據(jù)發(fā)表在期刊《自然》上的一篇文章，DeepMind使用了巨大的計算能力訓練它的人工智能AlphaGo，精確來說是1202個CPU和176個GPU。
一般來說，當數(shù)據(jù)變得越來越大越來越復雜時，深度學習機器執(zhí)行任務所需要的神經(jīng)層越多。這意味著為了建造更大的神經(jīng)網(wǎng)絡從而完成更強大的機器學習——例如，自動駕駛車輛實現(xiàn)更精確的圖像識別——研究人員和數(shù)據(jù)科學家需要更強大的芯片，而英偉達旨在提供這類芯片。
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