今年8月，雷鋒網(wǎng)將在深圳舉辦盛況空前的“全球人工智能與機(jī)器人峰會”，屆時雷鋒網(wǎng)將發(fā)布“人工智能&機(jī)器人Top25創(chuàng)新企業(yè)榜”榜單。目前，我們正在拜訪人工智能、機(jī)器人領(lǐng)域的相關(guān)公司，從中篩選最終入選榜單的公司名單。

如果你也想加入我們的榜單之中，請聯(lián)系：2020@leiphone.com。

NVIDIA公司CEO黃仁勛(Jen-Hsun Huang)在3月的一次活動上，探討深度學(xué)習(xí)如何進(jìn)行人臉圖像分析。圖片來源：NVIDIA CORP. 

計算機(jī)用戶其實(shí)對NVIDIA一點(diǎn)也不陌生，你們在電子游戲中與敵人戰(zhàn)斗的時候，就是依靠了NVIDIA公司的技術(shù)來打造屏幕上呈現(xiàn)的虛擬世界?，F(xiàn)在，有一些研究人員相信，這些技術(shù)不僅可以在游戲中殺敵，還能在真實(shí)世界中拯救生命。

麻省綜合醫(yī)院最近在波士頓設(shè)立了一個中心，計劃使用NVIDIA的芯片用于CT和其他醫(yī)療成像中檢測異常情況，目前為止這項工作都是由人類放射學(xué)家完成。該項目的基礎(chǔ)是100億張現(xiàn)成的圖像，設(shè)計用于“訓(xùn)練”系統(tǒng)幫助醫(yī)生監(jiān)測癌癥、老年癡呆癥和其他疾病，可以在疾病更早階段、更加精確地進(jìn)行診斷。

“計算機(jī)不會疲倦?！盞eith Dreyer說，他是麻省綜合醫(yī)院中心的執(zhí)行總監(jiān)和放射科副主席，“毫無意外，這會改變我們醫(yī)療從業(yè)的方式，顯然這是一個好的改變?！?/p>

這是許多例子中的一個，這些例子讓我們看到了芯片技術(shù)的進(jìn)步——尤其是圖像處理單元的進(jìn)步，這個領(lǐng)域的先鋒是Nvidia——如何推動了機(jī)器學(xué)習(xí)的爆炸性成長，這種方法讓計算機(jī)不需要外界的明確指令，就能自己進(jìn)行學(xué)習(xí)，基于學(xué)習(xí)所得進(jìn)行決策。

最積極的玩家之中包括了谷歌、Facebook、微軟、Twitter和百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，使用這種叫做GPU的芯片，讓服務(wù)器學(xué)習(xí)海量的照片、視頻、聲音文檔，以及社交媒體上的信息，來改善搜索和自動化照片標(biāo)記等各種各樣的軟件功能。一些汽車制造商在利用這項技術(shù)，開發(fā)可以感知周圍環(huán)境、避開危險區(qū)域的無人駕駛汽車。

一些公司認(rèn)為，GPU會被更加垂直專業(yè)化的芯片所取代。谷歌上周突然宣布，除了Nvidia的GPU，公司還使用了一種內(nèi)部開發(fā)的處理器，專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)。還有人宣傳推廣專門化的處理器，包括硅谷創(chuàng)業(yè)公司Movidius，公司稱其銷售的芯片為“視覺處理單元”，還有機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)商N(yùn)ervana Systems公司，計劃從GPU轉(zhuǎn)移至自己的芯片設(shè)計。

“現(xiàn)有的芯片架構(gòu)從長遠(yuǎn)來說沒有可能站得住腳。”Numenta公司聯(lián)合創(chuàng)始人Jeff Hawkins說，Numenta公司創(chuàng)立于11年前，研究類似大腦形式的計算。

目前，Nvidia在領(lǐng)域內(nèi)還是有領(lǐng)先地位，這也是公司在12個月內(nèi)股價翻倍、市值飆升超過240億美元的原因之一。與此同時，Nvidia公司繼續(xù)從電子游戲方面的強(qiáng)勢增長中獲益，并且，本月有報道稱，公司數(shù)據(jù)中心客戶所貢獻(xiàn)的GPU銷售業(yè)務(wù)比去年上升了62%。

在被稱作“深度學(xué)習(xí)”的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，公司CEO黃仁勛(Jen-Hsun Huang)已經(jīng)成為了現(xiàn)實(shí)版的Pied Piper（編者注：Pied Piper是電視劇《硅谷》中大獲成功的軟件創(chuàng)業(yè)公司），這位在臺灣出生的CEO，其標(biāo)志性風(fēng)格是拉風(fēng)的皮夾克，以及對特斯拉電動車的無限熱愛。他將Nvidia數(shù)據(jù)中心的增長歸因?yàn)椋朴嬎愦蠊?yīng)商都將深度學(xué)習(xí)從測試轉(zhuǎn)移進(jìn)入了他們的核心服務(wù)。

“現(xiàn)在很明顯可以看到，全世界的超大型公司都在轉(zhuǎn)移進(jìn)入生產(chǎn)?！彼f。

研究機(jī)構(gòu)Tractica LLC估計，由于深度學(xué)習(xí)項目產(chǎn)生的GPU花費(fèi)將從2015年的四千三百六十萬美元，上升到2024年的41億美元，而企業(yè)的相關(guān)軟件花費(fèi)將同期從一億零九百萬美元上升到一百億美元。

Nvidia的競爭對手Advanced Micro Devices也制造GPU。GPU非常適合深度學(xué)習(xí)，因?yàn)檫@種芯片可以同時進(jìn)行很多的計算。傳統(tǒng)計算被設(shè)計用于執(zhí)行各種類型的指令序列，而GPU在運(yùn)行單一類型的計算方面，就同時強(qiáng)很多倍——例如，將一種顏色應(yīng)用于計算機(jī)顯示屏上的每一個像素，從而生成一個圖像。為實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，Nvidia最新的GPU有3584個相對簡單的處理器核心在同時運(yùn)轉(zhuǎn)，而英特爾公司的通用處理器上則是1至22個更復(fù)雜的計算引擎。

軟件工程師發(fā)現(xiàn)，GPU的大規(guī)模平行處理在深度學(xué)習(xí)中尤其有用。舉個例子，研究員不用一開始就人工定義一個人臉，而是可以將幾百萬個人臉的圖像展示出來，讓計算機(jī)自己定義人臉應(yīng)該是什么樣子的。學(xué)習(xí)這樣的例子時，GPU可以比傳統(tǒng)處理器更加快速，大大加快了訓(xùn)練過程。

創(chuàng)業(yè)公司Blue River Technology是Nervana公司的客戶，已經(jīng)采用了GPU技術(shù)，使用了莊稼和雜草的圖片來訓(xùn)練一個裝有攝像頭的計算機(jī)系統(tǒng)，讓拖拉機(jī)可以判斷農(nóng)田里面是否需要噴灑除草劑。

“這些機(jī)器人可以憑借‘視覺’來做出判斷，可以每分鐘進(jìn)行5000次判斷?！惫旧虅?wù)發(fā)展副總裁Ben Chostner說。

但是，有一些人說GPU就是不如那些從零開始、專為機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計的芯片。有一些公司，例如Nervada和Movidius，模擬GPU的平行模式，但是專注于更快速地移動數(shù)據(jù)，省略圖像所需要的功能。其他公司，包括使用了被稱為“True North”（注：true north在英文中有“真正正確的方向”的含義，不知其他公司對這種取名有什么想說的）的芯片的IBM公司，開發(fā)了由神經(jīng)元、突觸等其他大腦特征所啟發(fā)的芯片設(shè)計。

黃仁勛稱，Nvidia知道谷歌的定制化芯片開發(fā)動作。他認(rèn)為谷歌的動機(jī)有一部分是出于2年前，Nvidia的GPU比后來的更適合訓(xùn)練使用，后來階段中，訓(xùn)練被用來進(jìn)行分析性決策。但是，這位拉風(fēng)的公司CEO還說，Nvidia的最新GPU比早期版本跑起來要快25倍。

via 《華爾街日報》

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。