FPGA在深度学习领域的未来会有怎样的发展

（文章来源：OFweek）

近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的，并且将介绍一种递归神经网络（RNN）在FPGA平台上的实现方案。

深度学习是机器学习的一个领域，都属于人工智能的范畴。深度学习主要研究的是人工神经网络的算法、理论、应用。自从2006年Hinton等人提出来之后，深度学习高速发展，在自然语言处理、图像处理、语音处理等领域都取得了非凡的成就，受到了巨大的关注。在互联网概念被人们普遍关注的时代，深度学习给人工智能带来的影响是巨大的，人们会为它隐含的巨大潜能以及广泛的应用价值感到不可思议。

事实上，人工智能是上世纪就提出来的概念。1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perception），即两层的线性网络；1986年，Rumelhart等人提出了后向传播算法（Back Propagation），用于三层的神经网络的训练，使得训练优化参数庞大的神经网络成为可能；1995年，Vapnik等人发明了支持向量机（Support Vector Machines），在分类问题中展现了其强大的能力。以上都是人工智能历史上比较有代表性的事件，然而受限于当时计算能力，AI总是在一段高光之后便要陷入灰暗时光——称为：“AI寒冬”。

然而，随着计算机硬件能力和存储能力的提升，加上庞大的数据集，现在正是人AI发展的最好时机。自Hinton提出DBN（深度置信网络）以来，人工智能就在不断的高速发展。在图像处理领域，CNN（卷积神经网络）发挥了不可替代的作用，在语音识别领域，RNN（递归神经网络）也表现的可圈可点。

而科技巨头也在加紧自己的脚步，谷歌的领军人物是Hinton，其重头戏是Google brain，并且在去年还收购了利用AI在游戏中击败人类的DeepMind；Facebook的领军人物是Yann LeCun，另外还组建了Facebook的AI实验室，Deepface在人脸识别的准确率更达到了惊人的97.35%；而国内的巨头当属百度，在挖来了斯坦福大学教授Andrew Ng（Coursera的联合创始人）并成立了百度大脑项目之后，百度在语音识别领域的表现一直十分强势。