人工智能

作者:Anton Shaleynikov

通过本文我们来一起看一些用于人工智能的高质量AI库,它们的优点和缺点,以及它们的一些特点。

人工智能(AI)已经存在很长时间了。然而,由于这一领域的巨大进步,近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域,但由于各种开发库和框架的发展,它已经成为一个友好的IT领域,并有很多人正走进它。

在这篇文章中,我们将研究用于人工智能的优质库,它们的优缺点以及它们的一些特征。让我们深入并探索这些人工智能库的世界!

1. TensorFlow
“使用数据流图表的可伸缩机器学习的计算”

语言:C ++或Python。

当进入AI时,你会听到的第一个框架之一就是Google的TensorFlow。

尊敬的老师:
您好!
2018,数据大爆炸,人工智能觉醒,后摩尔计算时代的强烈冲击,让灵活应变的赛灵思可编程技术成为了众多创新设计的核心。Xilinx也陆续与BAT,华为,AWS等联合推出了FaaS平台,以及支持Python编程环境的Pynq。全球的创新创业者从来没有像今天这样距离FPGA如此之近。本次活动将对这些新的技术和平台进行深入分析,并诚邀一起探讨这新兴技术如何应用到教学、科研以及竞赛中来。

本次师资培训配备Xilinx从端到云的最新的基于PYNQ-Z2和FaaS的人工智能(AI)的开发平台。本次培训对高校教师免费,实验座位名额有限,将以报名时间先后安排名额。

通过此次培训参与者能:

1、 了解Xilinx最新的异构计算平台
2、 了解华为云的解决方案和远景
3、 FPGA技术与云计算结合的最新进展
4、 体验 Xilinx 大学计划最新的PYNQ 二代平台上机实验 PYNQ-Z2

F3经典使用场景

1. 人工智能深度学习客户,推理应用
最近两年,人工智能在全球掀起了巨大的应用热潮,除了互联网巨头,如Google,Facebook,Alibaba之外,涌现出众多的Start up公司,也都逐渐成为行业翘楚。

在人工智能技术方案选择上,GPU无疑是现阶段的首选,这其中的主要原因,一方面,GPU完善的生态,高并行度的计算力,很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线;另外一方面,人工智能发展,仍处于早期阶段,各个行业都在从算法层面尝试寻找商业落地的可能性,是一个从“0”到“1”的过程。在可以预见的未来几年,随着人工智能落地应用越来越多,大规模商业部署渐渐成为可能,进而对于更低功耗,更低成本,更低处理延时,更多定制化等的需求,将会逐渐凸显。可是F3在人工智能大规模商业部署(推理应用)中,具备独特的性能优势和广阔的潜在空间不可小视。

低延迟
相比于F3(FPGA),GPU计算的处理优势,在于其众多专用的并行计算单元以及超高的显存带宽,让多路大规模数据搬移快速并行计算成为典型的计算模式,但这一模式导致了每路数据的处理延迟增加,对于一些低延迟需求的在线业务场景,如语音识别等。在Batch值较小的情况下,F3(FPGA)的处理延时,仅为GPU的1/10。

超高的定点计算力

最高奖 ¥50000.00!

报名时间:4月10日 - 5月20日

主办单位:中国计算机学会

承办单位:中国计算机学会体系结构专委会 | 北京大学 | 大连理工大学

协办单位:教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会 | 百度云 | 赛灵思

1. 大赛背景介绍:

预计2025年全球计算机视觉市场达到262亿美元

根据Tractica的最新数据,计算机视觉市场正在快速发展。深度学习和卷积神经网络(CNN)利用大量的视觉推动基于人工智能(AI)的计算机视觉迅速改进。此外,计算机视觉应用于视频,正在扩大现实世界。Tractica预测,到2025年全球计算机视觉软件、硬件和服务收入将从2016年的11亿美元增长到262亿美元。

根据Tractica的分析,2016-2025年计算机视觉最受欢迎的十大用例包括:

1.视频监控

2.机器/车辆物体检测/识别/避让

3.医学图像分析

4.增强现实(AR)/虚拟现实(VR)

5.定位和制图

6.将文书工作转换为数据

7.人类情感分析

8.广告插入图像和视频

9.脸部识别

10.房地产开发优化

AI芯片,将引发“智联网”大变革

随着AI快速发展应用,尤其是图像处理数据量大,快速响应,CPU不再是好的选择。GPU芯片逐渐成为深度神经网络(DNN, Deep Neural Network)计算的主流。

物联网被认为是继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮,未来5-10年会对人类生产、生活产生深远影响,随着AI的蓬勃发展,IoT开始迈入AI+IoT智联网时期。

什么是AIoT?
智联网(AIoT)概念明确提出是在2017 年2 月,《人工智能芯片助阵,物联网将进化为AI+IoT》一文提到,“受过训练的AI系统,目前在特定领域的表现已可超越人类,而相关软件技术迅速发展的背后,与专用芯片的进步息息相关。在芯片对人工智能的支持更加完善后,物联网(IoT)将可望进化成AIoT(AI+IoT)。智能机器人的遍地开花只是个开端,人工智能终端芯片引领的边缘运算,其所将带来的商机更让人引颈期盼”。

具体来说,AIOT是指融合AI技术和IoT技术,通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端,再通过大数据分析,以及更高形式的人工智能,形成智能化的应用场景和应用模式,服务实体经济,为人类的生产活动,生活所需提供更好的服务,实现万物数据化、万物互联化。

AIoT的变化与趋势

作者:Steve Leibson,编译:黑夜

说起AI相信大家肯定大家都不陌生,搞过深度学习的人可能都会碰到一个问题,那就是没有一个好的加速硬件,例如GPU,很难做深度学习。小编今天带大家走进一篇关于机器学习加速芯片的报告,来看一下未来的机器学习加速市场。在这篇名为“加速器:下一代机器学习芯片”的报告中,德勤全球预测,“到2018年底,用于加速数据中心机器学习的所有芯片中,超过25%将是FPGA,ASIC”。报告接着说道:“这些芯片将大大提高机器学习的使用率,使应用程序能够消耗更少的功率,同时变得更具相应能力,灵活性和处理能力,这将扩大其市场”。在后来的报告中指出:“机器学习应用还将售出20万多个FPGA和10万个ASIC芯片”。

2018年3月6日, 深鉴科技宣布在亚马逊AWS正式上线基于深鉴Descartes稀疏神经网络处理架构的自动语音识别引擎DDESE (DeePhi Descartes Efficient Speech Recognition Engine), 开始面向全球用户提供加速试用服务。DDESE自动语音识别加速引擎在AWS的发布,标志着深鉴科技成为首个在AWS上线基于FPGA平台加速方案的中国人工智能公司。

FPGA芯片可定制化和多功能的灵活特性,满足了云计算便捷经济、易于扩展的需求。从2016年起,各大云服务提供商就开始部署FPGA云加速业务。全球最大的云供应商亚马逊网络服务(AWS)与FPGA龙头厂商赛灵思 (Xilinx) 达成合作,充分证明了云计算数据中心将是FPGA应用释放潜力的重要市场。同时,通过大型数据中心的影响力和服务能力,FPGA影响着数十万应用开发商和企业用户,快速成为公有云服务青睐的应用趋势。

深鉴科技 CEO 姚颂: FPGA能解决你啥问题

24岁创业,凭借基于赛灵思 FPGA 的深度学习方案,仅1年就融资数亿的国内 AI 芯片初创公司深鉴科技(Deephi Tech)公司, 其创始人兼 CEO 姚颂深谙 FPGA 对于创新创业者的意义, 他在最近接受媒体的访问的时候, 提到了 选择 FPGA 方案的必然原因,以及选择FPGA方案可以为开发者带来的优势。总结如下:

为什么选择FPGA?

第一,做一颗处理器级别芯片,姑且不论量产周期多少时间,核心架构至少也需要 3 到 4 年。而仅芯片的生产制造流程,量产的话,都得走一年半到两年,创业公司耽误不起这个时间。

第二,芯片的一次性研发投入很高。比如我们做一个 28 纳米的芯片,一次性研发投入可能是 400 多万美金,还不算人的成本和后续量产成本。如果算上人,这个钱至少要双倍。但一个公司不可能只留了工资和做这个东西的钱,这些钱一定只能是公司总预算的一小部分,还有其他很多地方要花钱。

第三,全行业都面临一个特别大的挑战:那就是怎样去定义芯片的问题。

原来定义芯片,比如 X86 的 CPU,告诉你是 X86 指令集,什么算法都能跑,这个定义比较明确。蓝牙芯片、wifi 芯片情况都差不多,芯片功能和协议固定下来,做芯片优化就可以了。

GL Research 的 Javier Garcia 于 2018 年 1 月 9 日在法兰克福举办的 XDF 2018 Edge Track 上分享了一个用例演示。Javier 讨论了 GL Research 专注于人工智能,并分享了 Xilinx All Programmable SoC 的使用心得。

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