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本文摘要:和结果分享。

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和结果分享。虚线部分是计算密集型的模型训练部分,非常重要,但只是深度自学开发周期的一小部分,约占30%左右。此外,我们还发现,深度自学的研究开发也只是整个解决方案研究开发的一小部分。

最重要的是,IT支出如何用于部署更慢的人工智能解决方案。我们还是用缺损检测这个例子,来看看确实的端到端深度自学解决方案是如何部署的。左侧是外壳的功能布局图,用10台照相机监视生产设备,检测缺损。

首先要做的是人类专家给有缺陷的图像贴上标签,生成相当多的数据集,从而训练神经网络模型。训练的模型存储在系统中展开,推测后续的视频。如果发现缺失,则不会将估计结果发送到服务层和解决方案层。

推测结果成为决策的依据,可以采取呼叫技术人员和恢复生产线等行动。从右边的数据中心设计图可以看到里面有很多硬件。

这里想说的是,深度自学的引进是多方面的,深度自学的训练也只是其中的一部分,更重要的是,解读整个解决方案是如何发挥作用的,以及在更大的数据分析流程中无缝构建的。我赞成很多学者的诸说。我们处于人工智能计算时代的初期,或者黎明期。

英特尔不仅致力于为人工智能的发展开辟道路,而且在引导这个新领域方面也处于最不利的方向。戴尔获得了业界最全面的计算平台,从而根据用户的市场需求和细分市场需求获得更智能的结果。人工智能的第一步是准备数据。

戴尔和许多合作伙伴获得了各种用于存储、处置和管理数据的解决方案。作为世界领先的计算硬件制造商,我们的硬件反对将从混合型到专用型、从云到终端的最普遍的AI应用于阻抗。除了硬件,软件也非常重要。

刚才魏先生(魏少军)也说人工智能在某种程度上比硬件更重要。戴尔保证所有英特尔硬件引擎都有标准化的AI体验,并具备以下一致性、互操作性和安全性: 戴尔拥有各种软件工具团队,以加快AI解决方案的开发周期。除了硬件和软件工具外,我们还采用了基于社区和解决方案的方法来扩展AI,丰富每个人的生活。戴尔与合作伙伴合作,获得了金融、健康、零售、工业、政府、能源等各行各业立即可用的解决方案。

面向未来,我们通过先进的研究开发和投资,支持顶级学术研究,包括内部研究开发和对先进创新者的投资,进一步推进政策和道德领导才能推动人工智能的发展。在工具方面,英特尔投资于电子货币AI软件工具,使用英特尔的所有硬件修改研发过程,最后协助延长整体解决方案的研发时间。为了应用于开发人员,我们获得了很多提高性能和加快解决方案部署的工具。

为了深入自习,开源的OpenVINO和英特尔Movidius SDK可以通过切换和优化模型,获得对英特尔每台目标硬件进行优化的深入自习估计部署。此外,我们正在开发英特尔深度教程Studio,需要帮助延长端到端深度教程解决方案的开发周期(包括培训)。

除了深入自学外,英特尔Saffron AI还需要获得理解推理小说的解决方案,可用于洗钱和确保可预测性。对数据科学家来说,我们致力于优化通常用作机器和深度自学的开源库。目前,有一些机器学习库可以充分利用英特尔硬件。

还包括Python,r和分散的库。此外,您还必须优化常见的深度自学框架,以确保所有主要的深度自学框架和流形在英特尔硬件上运行良好。

现在完成CPU优化的框架还包括Tensor flow、MXNet、Caffe等,将来需要通过英特尔nGraph编译器构建更好的框架。库开发人员有很多基础架构模块,需要充分利用英特尔的硬件。其中包括针对机器学习优化的英特尔Python分发版和包括机器学习的英特尔数据分析和加速库DAL,以及针对英特尔CPU和集成图形优化的DNN基础函数库MKL-DNN和clDNN,这些该编译器从各种框架提供计算图,以调用对英特尔特定硬件的计算来加快软件并继续运行,从而开发人员无需用于基础软件和数学加速库,就可以实现目标哈在英特尔硬件中,除深度自学外,其他人工智能(如前面提到的数据分析、机器学习和推理小说)没有深度自学那样低的计算强度和低并行度特征,因此可以应用于强大或其他CPU。

为了深入自学,英特尔获得了一般的产品组合,以满足客户特定的市场需求。关于训练,现在可以用于基于强大或强大的集群进行训练。

如果必须加速,也可以使用加速器,但明年英特尔没有专门进行深度自学训练的英特尔Nervana神经网络处理器。目前,在数据中心和工作站中,据推测,基本强大的处理器是当今市场的标准(更多的处理器和强大的处理器)。

如果必须进行高强度的推测,也可以考虑使用加速器,英特尔有很多加速器可以自由选择。介绍英特尔深度教程估计加速器。

数据中心、边缘计算和终端设备在深度自学估计的性能、功耗和成本拒绝方面有相当大的差异。英特尔FPGA可以在数据中心和边缘计算设备上定制深度自学的推测,从而减缓原型设计。英特尔Movidius VPU是低功耗计算机的视觉和深度估计解决方案。在边缘计算中,通过使用多个Movidius VPU,可以构建高强度、高效的介质和视觉估计。

在终端中,Movidius VPU可以以非常低的功耗获得很好的估计吞吐量,可以在作物网络传感器、个人计算机和其他终端产品中展开视觉处理和估计。英特尔Mobileye EyeQ技术是自动驾驶的估计平台,也可以作为原始的自动驾驶解决方案提供给客户。英特尔GNA、混合高斯模型和神经网络加速器IP是非常低功耗的语音和语音估计解决方案,可以设计和构建在许多智能音频、移动设备、智能汽车方向盘或PC芯片上。

最后是英特尔集成显卡,内置了大家容易忽视、实质上加快深度自学估计的能力。介绍英特尔Movidius VPU和集成显卡。去年发布的Myriad X是英特尔Movidius最近一代VPU,是低功耗SoC,可以用于低能效的图像处理、计算机视觉和深度自学设备。

还包括服务机器人、监控摄像头、可佩戴的设备、无人机、AR-VR头盔、智能家居设备等。与上一代Myriad 2相比,Myriad X增加了一个神经计算引擎(Neural Compute Engine )。这是建立在芯片上的DNN加速器。

通过该加速器,在深度自学中吞吐量可以超过1TOPS,也就是说每秒最多可以进行1万次运算,理论上的峰值可以超过4TOPS。英特尔Movidius VPU的微小尺寸和良好的每瓦计算性能极大地满足了许多用户在计算机视觉和深度方面自学终端设备的市场需求。推出了支持Movidius VPU、面向视频处理单元的集成软件开发工具包Movidius的软件开发工具包。

它用于嵌入式有向图形框架,可用于减少原型系统的开发时间和复杂性,并开展缓慢的原型开发。它还包括许多库,包括计算机视觉、图像信号处理和线性代数库。

这在利用C/C编程可以达到最佳性能的同时,反对利用非常丰富的工具包开展图形研究开发。英特尔Movidius技术已经广泛应用于许多智能仪器,包括海康威视觉智能相机、大疆无人机、宇视IP相机、摩托罗拉360度相机、大华工业相机、谷歌aiy视觉套件、Clips智能相机等。英特尔集成显卡获得了内置的深度自学加速能力,但很少使用。实质上,英特尔集成显卡不存在于许多英特尔SoCs中,包括英特尔凌动处理器、英特尔酷睿处理器、英特尔to强大E3处理器等。

英特尔集成显卡具有高级媒体性能,包括低速视频实时技术,用于降低功耗、提高性能、低速、淘汰方便的媒体、创建和切换视频。此外,英特尔Media SDK还获得了API,用于采访硬件加速的编解码器。这个很多人都用。

此外,英特尔集成显卡反对非常丰富的数据类型和SIMD乘法指令。此外,通过在CPU和GPU之间使用片上共享内存体系结构,可以降低延迟和功耗。

目前用于英特尔clDNN,因此可以轻松构建和计算英特尔集成图形上的深度神经网络。clDNN是英特尔集成图形上的一款深度自控加速中间件,上个月刚在GitHub上开源,现在可以通过网页了解更多信息。

clDNN也是英特尔深度教程部署工具包和英特尔OpenVINO工具包的一部分。OpenVINO也是新的开源软件工具包,上个月刚发布,为了在英特尔平台上提高计算机视觉解决方案的性能,同时缩短解决方案开发时间,在OpenVINO上包括可以将搭载作为FPGA插件的Tensorflow、Caffe等框架的推定模型切换到中间响应的模型优化工具和推定引擎,可以反对跨平台的深度推定引进和高速化。OpenVINO还包括许多针对英特尔平台优化的传统计算机视觉工具和函数库。

这里主要介绍我们自己涉及的深度自学加速的研究。告诉我们网络模型的传输是加速深度自学估计的主要方式,这方面实现了很好的研究,我们明确提出了先进的低精度深度传输解决方案,该解决方案将DNN模型的权重和转录值都作为低精度的二进制响应这为深度自学的高效推算引擎为硬件和软件的构建铺平了道路。该技术本身包括三个模块:优化DNN结构的动态网络手术技术DNS、减少DNN权重精度的趋势网络分析技术INQ、减少DNN转录值精度的多尺度编码分析技术MLQ,这三个作业这些可以在不减少模型预测精度的情况下构筑DNN模型的传输。

以AlexNet为例,使用比较低精度的深度传输解决方案,首次构建了类似可用的压缩率为100倍以上的二进制DNN模型。因为传输模型的权重和转印值都是二进制响应,所以所有的乘法操作者都可以成为非常简单的移位操作者。使用定制硬件可以实现几十倍以上的速度。我们的传输技术与英特尔的低功耗硬件相结合,可以获得深度自学估计的硬件加速能力,用于计算雾和边缘。

使用FPGA友好关系的DNN设计,融合低精度的深度传输解决方案,利用FPGA的逻辑计算单元,在边缘计算或雾计算的场景中提高DNN计算的速度,减少功耗和延迟,提高吞吐量。另外,如上所述,英特尔Movidius VPU本身已经没有DNN计算加速器,融合我们的低精度传输技术,将来得到对低精度DNN计算的反对,在边缘设备上进一步提高DNN计算的速度和吞吐量当然,我们也不仅设计了专用的神经网络处理器,英特尔研究院还开展了一系列智能万物的变革性研究,包括先进的设备算法、神经拟态计算、自律系统和量子计算等。

今年的CES展上,发表了神经拟态研究芯片Loihi和具有49量子位的超导量子测试芯片Tangle-Lake。这两项研究有可能协助各行业、科研机构及全社会解决目前遗留后遗症的传统计算机问题。

我们的前瞻性研究进展迅速,期待着有必要进行反对人工智能未来发展和未来新型计算的计划。最后,我想用“闻到未来的未来”结束演说。英特尔始终如一,坚定不移,具有合作和创造性,我们希望通过与学术界、产业界的合作和创造性,共同构建人工智能的美好未来。

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