今天下午，在北京舉行的GTC China 2016（GPU技術(shù)大會）中，英偉達深度學(xué)習(xí)研究院對CNTK中圖像識別功能進行了簡單介紹。

首先，我們來了解下CNTK。

CNTK（Computational Network Toolkit）是由微軟研究院開發(fā)的開源計算網(wǎng)絡(luò)工具包，它通過一個有向圖對一系列的計算步驟進行描述，也是一個統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包。

CNTK的總體架構(gòu)如上圖所示，這里我們可以簡單地分幾部分進行理解，分別是上中下和左中右兩種理解邏輯。先說上中下部分，最下面的包含IDataReader這一層可以理解為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)。

想象訓(xùn)練一個典當(dāng)行的學(xué)徒鑒別古董的真假，你需要先拿一些真真假假的古董讓他自己去領(lǐng)會，這個就是學(xué)習(xí)的過程，也是初始數(shù)據(jù)的輸入過程。

學(xué)習(xí)的結(jié)果就是第二層包含CN的東西

可以理解為典當(dāng)行學(xué)徒通過真真假假的古董所領(lǐng)悟到大腦的知識

最上面的IExecutionEngine

其實可以理解是這個典當(dāng)行學(xué)徒的個人行為，顧客拿了一個古董，讓其鑒別其真假，這就是最上層的作用或者是意思。

其次左中右部分，最左邊是輸入的原始數(shù)據(jù)，這里引入了CN Description也就是網(wǎng)絡(luò)的描述

可以理解為典當(dāng)行學(xué)徒的師傅給予的指導(dǎo)性意見或者是古董鑒別教科書

而Features&Labels中的Features就是樣本或者古董，Labels可以理解是古董樣本上標(biāo)明真真假假的標(biāo)簽

中間的是ICNBuilder是學(xué)習(xí)的行為的驅(qū)使，IDataReader是仔細觀察并且檢驗所學(xué)內(nèi)容的行為的驅(qū)使。最右邊的ILeaner是學(xué)習(xí)方法，CN之前解釋過了是學(xué)習(xí)的成果，IExecutionEngine也就是最終拿來真正東西進行檢驗的行為。

可以說CNTK的總體架構(gòu)，描述了一個典當(dāng)行學(xué)徒的從入門到精通的學(xué)習(xí)過程。從樣本訓(xùn)練自己，形成自己的能力，然后使用其所學(xué)。

根據(jù)研究人員的描述，由于具備更為優(yōu)秀的交互能力，CNTK工具包中圖像識別速度比另外四個當(dāng)下主流的計算工具包都更加受開發(fā)者的歡迎。

在微軟最新發(fā)布的CNTK1.7版本中，CNTK已經(jīng)支持英偉達的最新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料庫cuDNN5.1。

其實在Facebook、百度等巨頭的人工智能研究中，經(jīng)常用到英偉達的GPU。

Facebook的Big Sur服務(wù)器是圍繞本來為圖片處理而開發(fā)的大功率處理器——GPU來設(shè)計的。每8個GPU就配置一臺Big Sur服務(wù)器，F(xiàn)acebook使用的正是擅長于圖像識別的英偉達制造的GPU。

百度將把英偉達的GPU應(yīng)用到其無人駕駛系統(tǒng)的車載電腦中。這臺電腦可以解決汽車廠商在融合無人駕駛技術(shù)時面臨的一大問題：如何將人工智能技術(shù)集成到緊湊的電腦中，從而幫助汽車制定決策。除了為無人駕駛、以及深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜計算提供強勁性能支持外，它還能夠同時驅(qū)動多個高分辨率的顯示設(shè)備，應(yīng)用于智能汽車中的儀表盤、地圖導(dǎo)航、車載中控面板等。

幾乎所有巨頭都在依靠強大的圖形處理單元(GPUs)來進行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，從而處理更為復(fù)雜的算法，能提高人工智能和識別能力，微軟在此方面也不甘落后。

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