AlphaGo 的横空出世让“人工智能”再度成为街头巷尾人人讨论的话题。而此次大家所谈论的“人工智能”与当年的则不可同日而语。
所谓“人工智能”,业界有强人工智能和弱人工智能之分,其区别就在于是不是能够进行“推理”和“解决问题”。强人工智能的定义是直到类神经网络算法可以用强大的运算能力加以模拟之后才开始出现的,但即便如此,以目前 CPU 的运算能力来讲,模拟类神经网络算法的代价非常之大,于是人们开始使用 GPU 来开发人工智能。但是 GPU 真的就够了吗?可以开发出真正的人工智能吗?
在 “人工智能与芯片高峰论坛” 活动上赛灵思中国数据中心业务专家王晓群博士为观众带来了“利用FPGA加速机器学习应用”。王博士首先介绍了人工智能中 “训练” 和 “推断” 的区别,随后为大家详细介绍了 CPU、GPU 和 FPGA 的对比及其应用侧重。同时现场还为观众详细讲解了几大类神经网络算法在 FPGA 上面实现的案例,以此深度解析 FPGA 对于实现深度学习的重要意义。
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