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機(jī)器學(xué)習(xí)成長速度驚人,F(xiàn)PGA和ASIC芯片有望成為新主力

2017-12-26 16:37:37 未知
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在2016年初,機(jī)器學(xué)習(xí)仍被視為科學(xué)實(shí)驗(yàn),但目前則已開始被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)探勘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略游戲與機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域。在這短短一年的時(shí)間內(nèi),機(jī)器學(xué)習(xí)的成長速度超乎外界預(yù)期。

Deloitte Global 最新的預(yù)測(cè)報(bào)告指出,在 2018 年,大中型企業(yè)將更加看重機(jī)器學(xué)習(xí)在行業(yè)中的應(yīng)用。和 2017 年相比,用機(jī)器學(xué)習(xí)部署和實(shí)現(xiàn)的項(xiàng)目將翻倍,并且 2020 年將再次翻倍。

目前,有越來越多的類型開始豐富“AI芯片”這個(gè)新名詞,包括 GPUCPUFPGA、ASIC、TPU、光流芯片等。據(jù) Deloitte 預(yù)測(cè),2018 年,GPUCPU 仍是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流芯片GPU 的市場需求量大概在 50 萬塊左右,在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中對(duì) FPGA 的需求超過 20 萬塊,而 ASIC 芯片的需求量在 10 萬塊左右。

值得注意的是,Deloitte 稱,預(yù)計(jì)到 2018 年底,超過 25% 的數(shù)據(jù)中心中用來加速機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片將為 FPGA 和 ASIC 芯片。可見,FPGA、ASIC 有望在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)崛起。

實(shí)際上,一些較早開始使用 FPGA、ASIC 芯片加速的用戶,主要是將它們運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的推論(inference)任務(wù)上,但不久之后,FPGA、ASIC 芯片在模組訓(xùn)練工作上也將能有所發(fā)揮。

在 2016 年,全球FPGA芯片的銷售額已經(jīng)超過40億美元。而在 2017 年年初報(bào)告《 Can FPGAs Beat GPUs in Accelerating Next-Generation Deep Neural Networks? 》中,研究人員表示在某些情況下,FPGA 的速度和運(yùn)算力可能比 GPU 還要強(qiáng)。

目前,像是亞馬遜(Amazon)的AWS與微軟(Microsoft)的Azure云端服務(wù),都已引進(jìn) FPGA 技術(shù);國內(nèi)的阿里巴巴也宣布與英特爾(Intel)合作,利用Xeon-FPGA平臺(tái)加速云端應(yīng)用;英特爾近來不斷強(qiáng)調(diào),數(shù)據(jù)中心可通過 FPGA 調(diào)整云端平臺(tái),提升機(jī)器學(xué)習(xí)、影音數(shù)據(jù)加密等工作的執(zhí)行效率。

此外,ASIC 雖然是只執(zhí)行單一任務(wù)的芯片,但目前 ASIC 芯片的制造廠商很多。在2017 年,整個(gè)產(chǎn)業(yè)的總收益大約在 150 億美元左右。據(jù)悉,Google 等廠商開始將 ASIC 運(yùn)用在機(jī)器學(xué)習(xí),以 TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)軟件為基礎(chǔ)的芯片也已問世。

Deloitte 認(rèn)為,CPUGPU 的結(jié)合,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的推動(dòng)產(chǎn)生了很大的助力。如果未來各種 FPGA 與 ASIC 解決方案也能在提升處理速度、效率與降低成本方面發(fā)揮足夠影響力,那么機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用將可再次出現(xiàn)爆炸性的進(jìn)展。

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