深度学习算法

国内首款FPGA云服务器的深度学习算法

  由腾讯云基础产品中心、腾讯架构平台部组成的腾讯云FPGA联合团队,在这里介绍国内首款FPGA云服务器的工程实现深度学习算法(AlexNet),讨论深度学习算法FPGA硬件加速平台的架构。

 在1 月 20 日,腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA 云服务器,将以云服务方式将大型公司才能长期支付使用的 FPGA 普及到更多企业,企业只需支付相当于通用CPU约40%的费用,性能可提升至通用CPU服务器的30倍以上。具体分享内容如下:

1. 综述
  2016年3月份AI围棋程序AlphaGo战胜人类棋手李世石,点燃了业界对人工智能发展的热情,人工智能成为未来的趋势越来越接近。

  人工智能包括三个要素:算法,计算和数据。人工智能算法目前最主流的是深度学习。计算所对应的硬件平台有:CPU、GPU、FPGA、ASIC。由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索、通讯。我们的QQ、微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准。

By Chen Zhang: chen.ceca@pku.edu.cn
Peng Li: pengli@cs.ucla.edu
Guangyu Sun: sun@pku.edu.cn
Yijin Guan: guanyijin@pku.edu.cn
Bingjun Xiao: xiao@cs.ucla.edu
Jason Cong: cong@cs.ucla.edu
1Center for Energy-Efficient Computing and Applications, Peking University, China
2Computer Science Department, University of California, Los Angeles, USA
3PKU/UCLA Joint Research Institute in Science and Engineering

英文论文链接: http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf

摘要:由NSF资助的一个研究项目,目前正在研究如何使用RDMA高性能连接器将深度学习算法在FPGA和跨系统之间运行;另一个由Andrew Ng和两个超算专家牵头的项目,则希望把模型放在超级计算机上,给它们一个Python接口。

随着人工智能技术的发展,各大科技公司都加大在深度学习上的投入,而作为美国国家科学基金会也同样如此,当下,它通过资助美国几所大学的研究人员,促进深度学习算法在FPGA和超级计算机上运行。虽然目前看到的还只是代表了深度学习的一个趋势,但是随着各大科技公司的商业运营以及更多的深度学习走进大学研究中心以及国家实验室,对深度学习的发展起到积极的促进作用。

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