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一直做处理器的英伟达,为何做了DGX

发布时间:2017-12-30

  NVIDIA一直在做处理器,为什么要做DGX

  为什么NVIDIA要做处理器DGX-1超级计算机? NVIDIA中国区销售总监何玉青先生3E硬件时代AI +行业应用创新峰会表示,深度学习技术是实现人工智能的核心,以超级计算机DGX-1为代表的高计算效率是训练神经所不可或缺的网络来加强深度学习。自推出以来,DGX-1一直与许多领域的研究机构和商业公司合作,目前在医疗,安全,天气和无人驾驶领域。何友清认为,这种人工智能有助于把人类的工作和时代的分析称为算法时代。在算法时代,何友泰也认识到未来行业规则变化的人工智能。一个例子就是在共享经济的背景下,汽车行业会有怎样的变化,无人驾驶汽车将会给汽车行业带来什么样的影响?何友清提醒大家,在数据海洋的大数据时代,类似的趋势必须仔细观察和分析。何玉青先生的发言全文如下:我想主要讲一下这个技术的深度学习,这是AI的核心内容之一,今天我们来分享一下,包括Singular在内的图森在众多行业中提出了许多人工智能应用的一些说明,这一块,那么我会很快与大家分享一下这个人工智能在很多方面的应用。其实我们现在讲这个人工智能有一个非常非常具体的东西,说机器如何区分视觉能力,这是第一个;第二个是机器如何具有听觉能力;第三个是机器如何理解和推理能力,从这三个方面。在很多应用程序中,包括这个助手做的声音,包括做了一些基于这个图片的搜索,包括做了一些建议,这些人工智能技术已经有很多了,那么真的说起来,目前Artific智力已经进入了我们生活的各个方面。比如说机器可以帮我们翻译,比如说我的英文不是很好,我想和外国人谈一谈。这台机器可以帮我做一个实时的翻译。换句话说,有一个可以说是真实的。当我们为一个特定的病人做一些监测时,机器也可以对我进行一些监测,包括一些病理分析,甚至包括做一些预测。对于盲人,我们有一副眼镜通过一副眼镜。本相机拍摄来自外部世界的场景。他发出一个提醒盲人的声音,帮助他做一些帮助,为我们的生活带来很多方便,比如说现在我们已经在很多公共场所做了视频监控,包括做一些识别,包括一些分析所谓的第一次事件。那么在这个部分呢我们有很多场合,包括我们在北京的龙泉寺已经有一个机器人,可以帮助我们做一些支持。加利福尼亚州一家公司使用我们提供的人工智能技术来帮助农业,这意味着什么?在除草机上安装一台摄像机,告诉机器什么是作物,什么是杂草然后,他应该除去杂草,离开作物。自1995年以来,我们进入了互联网业务的第一年,但直到2005年以后,移动互联网才开始了。在十五年之后,它会被推动。那么我们应该谈论进入人工智能时代,人工智能和物联网时代。我们现在在这方面很多。无论是世界上的大公司还是创业公司,我们都非常关心人工智能的一些应用。事实上,这方面的市场潜力巨大。到2020年,我们85%的可能与我们用户进行交互的设备将为某些应用程序嵌入人工智能。此外,投入人工智能技术和研发的一些成本将达到470亿美元。此外,有些公司可能会有20%的公司将使用神经网络来协助其部分工作。人工智能是一个非常大的范畴。其实这并不是一个很新鲜的概念。过去机器学习有很多方法可以帮助我们实现一些人工智能的应用,但是机器学习是一个很好的方法,但是目前在整体精度方面还没有太大的提高。在机器学习上,我们可能最熟悉一个例子:我们正在做一些电子邮件系统来防止垃圾邮件,我们做一些标记等,在这种情况下我们有一些经验,有时我不应该拦截邮件拦截,这是一个方面。后来,从2011年开始,包括许多机构研究机构,他们开始尝试人工智能,这种深度学习是神经网络训练。其主要的冒险之一是机器的交叉点以非常高的准确度急剧增加,例如95%以上。现在我们正在对这幅图片做一些认识,人脸识别已经超出了人眼,我们可以达到99%的这个精度。让我们再来看看真正的深度学习作为一种通过人工智能来帮助实现高精度的手段,今天已经渗透到许多行业,不管互联网的某些服务,包括一些医学,包括一些媒体和娱乐,包括一些媒体和娱乐在数字安全和城市安全方面的一些问题包括我们在前两个主题中介绍的汽车自动驾驶,这是一个我们谈论深度学习诞生的新的计算模式,在过去,因为我们有一个数学公式,可以描述1 + 1等于2这样的描述。今天,在深入研究方面,我们实际上可以帮助我们计算一些这样的应用程序的应用程序,我们不能用公式来描述,例如,Go没有一个精确的公式,或者一个推理可以描述这样的事情,但是我们可以通过一个样本训练教这个机器,他学到了这个技能,所以深入学习是另一种新的商业模式,一种计算模式。在我们训练完这个模型后,我们可以拿出软件模型,向云端演示,到数据中心的云端来为大家提供服务。这是一个典型的例子,比如我们现在做微信的语音识别,我们说几句话,他可以把这个单词翻译成单词,这样的应用场景,另外就是我可以很好的训练模型。到嵌入式设备。所以这个嵌入式设备可以是一个机器人,当然也可以是一辆车,到车上就是我们谈论的自动驾驶仪。为了训练整个神经网络,我们制作了一个名为DGX-1的设备。我们会要求做处理器,为什么要做一个系统,当然我们做这个系统是我们考虑的一个方面,这个配置是很常规的,这里主要讲这个东西,gpu有八个高性能,加之间有一个链接GPU和通信。我们为什么要做这台机器?你知道,一旦我们在做机器视觉识别,我会发现我有太多的东西教这台机器去识别。今天,我们的人可以通过眼睛,在深度学习的过程中,我们可以识别很多事物,花卉,物体,水果,动物等等很多东西,我们需要在不同的业务中训练神经网络,教这台机器做这个表扬。我们必须知道,这个训练量是非常大的,所以如果说我们可以有一个非常高效的设备,一个非常快速的方式来实现一定类型的学科训练,使整个人工智能达到应用水平,生产过程会有巨大的帮助,这是关于我们打算做这件设备的意图。这种深度学习的超级计算机,可以相当于250个普通的X86服务器计算能力,也就是一个数据中心的中等计算能力。同时,这里我们在整个机器上部署了很多工具,这个工具还包括了很多开源的神经网络,包括一些深度学习框架的培训框架等等。为什么我们要做这个工作?我们有一个做事的目的就是为了减少技术的门槛,把这个技术迅速的帮助到一个企业的生产经营,我们不必花费太多时间来优化来学习这些神经网络,我们可以提供很多的工具,以帮助您快速进入我的实际工作。此外,我们还与众多的人工智能领域的先驱者合作,包括其框架,以及纽约大学在整个平台上的一些话题和项目。其中一些研究机构与Cooperate公司合作,将其部分开源软件部署到系统中,以促进应用程序的快速开发。整个DGX 1在全球有很多应用,包括一些研究机构。我会在这里举几个例子。例如,纽约大学接受了如何使用人工智能来分析棒球运动员在运动场上的行为的主题,并就如何帮助运动员提高他的运动技能提出了一些建议。伯克利正在做的是如何在设计机器人的时候让机器人停下来。这个东西我们以前可以做很多的物理公式来做,所以今天他们尝试了一种新的方法,就是让机器人不断的反复试验,一直试图,直到它终于找出一个非常有效的方法让自己向上。此外,美国能源部和许多研究机构也正在使用DGX-1装置,他们用它来分析癌细胞,并观察它们的发展过程,包括它们的发病机制。美国还有一家高科技公司正在利用这个技术来帮助我们开发新药。每个人都知道,我们必须制造一种新的药物,这个周期将会很长,因为我需要了解药理学的机制,以及一些化学成分如何影响一些人对细胞。实际上,深入学习AI是非常好的。他可以借鉴任何药理学的经验。在了解之后,就会发现一个能够帮助你建立这种西药分子化学的结构不会影响我们,除了我们为了影响我们人类的正常细胞而杀死的一些细胞。分析和模拟。在前面提到的一些研究机构,其实在面对企业如何处理一些人工智能的应用,刚才我们谈到2005年到15年初,这是一个互联网到手机互联网时代,当然移动互联网给你带来了大量的数据,也就是我们现在谈到的海量数据量非常大的海量数据,也产生了数据是金矿。我们使用数据来帮助做出业务决策,并帮助我的业务做一些预测和分析。 15年后的今天,人们开始使用一些人工智能技术来帮助我们的一些业务。在这个时代,我们可以这样说,我们已经进入了算法的时代。这是其发展过程的演变过程,从业务流程管理的开始,到互联网,基于一些外部服务,之后我们积累了大量的数据,形成了数字经济,然后到了我们将利用人造智能技术改变传统产业,改变我们的工作。比如埃森哲,他用人工智能的方法分析了类似于数字安全问题的IT网络病毒入侵等。此外,美国的一些在线零售商也使用AI来做客户服务来帮助回答一些客户的问题。当然,AI还可以保证机器的商品随包装一起分,不要犯一些错误,按照顺序的准确描述,比如手机,加什么外壳等等。机器能够帮助我们确保工作人员在进行分拣或整理机器时确保分拣的准确性不会发生。当然,我们也有一个叫深蓝技术的国内合作伙伴,最近也比较流行,因为他们在做智能无人值守店。人工智能技术需要做无人做的商店做很多这样的分析,比如如何分析消费者的消费行为,是否拿东西还是退货等等,然后还与我们有一些合作,目前,包括阿里在内的娃哈哈还有很多,其中包括海底捞等等,很多企业都进入了这个领域,开始做这个无人值守的店铺。大家可能会问,为什么这样的事情做完了,其实有几个方面呢,一方面是他们认为一个消费者的体验就是用户不必在意如何解决,这是一种心态,我拿的东西我可以去,这是我们最自然的心态。当然另外一个方面是人造的不能做7 * 24,我们有三班倒,还是雇人很多,看店也好人们总是休息一下,这就意味着成本,这台机器是无人的自动售货机,这个时候没关系,怎么可以加倍的呢。我们正在谈论这样的应用,下面我花一点时间说一下,如何使人工智能技术尽快进入应用层面。当然,我们会遇到很多问题,包括我们在这方面是否有人才。我们在这方面有一些算法吗?我怎样才能快速实施培训,如何部署一个平台,在很多方面需要提供这样的一些帮助。通常来说,作为一台机器,图片中对象的视觉识别包括图片的分割,这种技术我们都非常需要。 DGX 1等设备提供了许多工具,例如使用可视界面来训练整个神经网络的工具。我已经介绍了很多框架,许多SDK帮助我优化了我所做的培训,现在除了提供一些设备之外,我们当然也有一些可用的平台,包括使用这个桌面或者使用服务器。建立一个培训环境,另外我们也有一个让大家学习的地方,叫做深度学院,我们将向公众开放,包括一些特定的企业,提供一些深度的学习技术课程,一些培训是免费的,一些培训是收费的,我们可以看一下这个时间,当然,整体而言,AI还处于起步阶段,但是在整个研究过程中,我们处于一个高度发展的过程中,今天我们来看一个事实,在互联网领域已经开始使用这样的人工智能技术,即使是人工智能也是作为云服务提供给我们的许多服务,人工智能已经渗透到各个行业,这是我想要的一个方面谈谈关于。另外,深度学习是帮助我们实现人工智能的最有效的技术工具之一。第三方面,如果我们可以使用大量的计算资源,工具SDK等开发我们的人工智能应用程序,那么我们可以帮助开发者推动整个AI行业的发展,我会这么说,谢谢。

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2017-12-30

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