文档章节

从大数据到认知计算,未来需要更强的计算能力

勿忘初心321
 勿忘初心321
发布于 2016/03/16 13:37
字数 1795
阅读 49
收藏 1
点赞 1
评论 0

认知计算是IBM提出的概念,认为“认知计算”是通过与人的自然语言交流及不断地学习,从而帮助人们做到更多的系统,是从硬件架构到算法策略、从程序设计到行业专长等多个学术领域的结合,能够使人们更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察,从而做出更为精准的决策。IBM清晰地把认知计算定义为——具备规模化学习、根据目标推理以及与人类自然互动能力的系统。

大数据学习

认知计算和大数据分析有何区别?

大数据分析属于认知计算的一个维度。与大数据相比,认知计算的范围更广、技术也更为先进。

认知计算和大数据分析有类似的技术,比如大量的数据、机器学习(MachineLearning)、行业模型等,大数据分析更多强调的是获得洞察,通过这些洞察进行预测。此外,传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法,但更多的是靠专家提供。

对于认知计算而言,洞察和预测只是其中的一种。但是,认知计算更为强调人和机器之间自然的交互,这些维度都不是传统的大数据分析所强调。

此外,认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习(DeepLearning),它的学习方法与传统方法不同,更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型,而不需要很多的人为干预,这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。

CPU、GPU、ASIC等传统计算资源的瓶颈

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。

在2006年的时候,人们还是用串行处理器处理机器学习的问题,当时Mutch 和 Lowe开发了一个工具FHLib(feature hierarchy library)用来处理hierarchical 模型。对于CPU来说,它所要求的编程量是比较少的并且有可迁移性的好处,但是串行处理的特点变成了它在深度学习领域的缺点,而这个缺点是致命的。时至今日,据2006年已经过去了十年,过去的十年集成电路的发展还是遵循着摩尔定律,CPU的性能得到了极大的提升,然而,这并没有让CPU再次走入深度学习研究者的视野。尽管在小数据集上CPU能有一定的计算能力表现,多核使得它能够并行处理,然而这对深度学习来说还是远远不够的。

GPU:虽然走进了研究者的视线,相比于CPU,GPU的核心数大大提高了,这也让它有更强大的并行处理能力,它还有更加强大的控制数据流和储存数据的能力。在 Chikkerur进行了CPU和GPU在处理目标识别能力上的差别,最终GPU的处理速度是CPU的3-10倍。

ASIC:专用集成电路芯片(ASIC)由于其定制化的特点,是一种比GPU更高效的方法。但是其定制化也决定了它的可迁移性低,一旦专用于一个设计好的系统中,要迁移到其它的系统是不可能的。并且,其造价高昂,生产周期长,使得它在目前的研究中是不被考虑的。

FPGA是计算的未来?

FPGA:FPGA在GPU和ASIC中取得了权衡,很好的兼顾了处理速度和控制能力。一方面,FPGA是可编程重构的硬件,因此相比GPU有更强大的可调控能力;另一方面,与日增长的门资源和内存带宽使得它有更大的设计空间。更方便的是,FPGA还省去了ASIC方案中所需要的流片过程。FPGA的一个缺点是其要求使用者能使用硬件描述语言对其进行编程。但是,已经有科技公司和研究机构开发了更加容易使用的语言比如Impulse Accelerated Technologies Inc. 开发了C-to-FPGA编译器使得FPGA更加贴合用户的使用,耶鲁的E-Lab则开发了Lua脚本语言。这些工具在一定程度上缩短了研究者的开发时限,使研究更加简单易行。

Linux On Power+GPU+FPGA=面向未来的认知计算

创新的Linux on power结合FPGA、GPU的计算模式,这也许是面向未来的认知计算最佳架构。

IBM在2015年宣布了与FPGA芯片设计商Xilinx进行“为期数年的战略协作”。两家公司将联起手来,通过OpenPOWER Foundation致力于找到更好的方法处理机器学习、网络功能虚拟化(NFV)、基因、高性能计算和大数据分析等应用程序。

IBM的开发人员将针对OpenStack、Docker和Spark建立解决方案堆栈,结合了基于POWER的服务器,并具备Xilinx FPGA加速器。

此外,McCredie还宣布该公司将把POWER 8芯片同Nvidia Tesla K80 GPUs结合在一起,使用NVIDIA的高速NVLINK互联。两家OEM——Penguin Computing和E4 Engineering将会把基于OpenPOWER设计理念的系统推向市场。

据IBM内部测试显示,与基于英特尔E5-2699 V3处理器的服务器相比,新Power Systems LC服务器能够以不到前者一半的成本运行Twitter简讯分析、网页视图显示等数据密集型工作负载,为客户每一美元的成本支出提供领先于前者2.3倍的性能。凭借其高效率的设计,LC服务器在相同的机架空间里能够比基于英特尔处理器的同等服务器多运行94%的Spark社交媒体工作负载。

用于商业计算和高性能计算的2插座2U Power Systems S822LC配备最多20个核、1TB内存和230GB/秒内存带宽。用于高性能计算的S822LC还配备NVIDIA特斯拉加速计算平台的旗舰组件——两个集成的NVIDIA Tesla K80 GPU加速器。与配置类似、基于x86架构的E5-2699 V3服务器相比,两款S822LC产品能够提供领先于前者逾2倍的单核性能、高于前者40%的性价比以及在满内存配置情况下超过2倍的内存带宽。

本文转载自36大数据

2016企业革新方案大放送,慧都联合IBM为你量身打造大数据专属解决方案!详情请咨询在线客服>>>

本文转载自:

共有 人打赏支持
勿忘初心321
粉丝 14
博文 105
码字总数 180970
作品 0
江北
大数据研究趋于商业化 回顾2016大数据领域成果|

2016即将结束,外媒KDnuggets日前针对大数据领域在2016年度取得的重大发展,以及2017年度可能出现的变化趋势,询问了8位行业内的顶级专家。 虽然各位专家的意见不尽相同,但从其发言中大约可...

玄学酱 ⋅ 04/23 ⋅ 0

AI不是魔法:人工智能的能与不能

  本文作者将从四类具体应用的实现上,看看AI技术给我们生活带来哪些便利,以及存在哪些局限?enjoy~      如果把AI技术分为「前端的交互技术」和「后端的人工智能技术」。前端的交互技...

深度学习 ⋅ 05/28 ⋅ 0

为什么GTC大会上,Power的全新服务器备受推崇?

不久前在北京举办的GTC China大会,是NVIDIA一年一度的GPU技术盛会。此次GTC再度回到北京,其火爆程度令人咋舌。而大会上发布的诸多新品,不仅令技术迷们高呼过瘾,而且再一次证明人工智能,...

玄学酱 ⋅ 05/11 ⋅ 0

机器学习影响现代云计算的五种方式

云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源,但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服务: 认知计算(Cogn...

玄学酱 ⋅ 04/13 ⋅ 0

“边缘计算”在未来工业4.0中的运用机遇

近些年来,随着云计算,云应用,云服务相对成熟应用,紧接着又出现了“雾计算”,“霾计算”,“边缘计算”,“认知计算”等等。"工业4.0"被看作是以智能制造为主导的“第四次工业革命”。“...

gunser ⋅ 04/24 ⋅ 0

互联网学院大数据开发专业欢迎加入

大数据: 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和...

mcy0425 ⋅ 04/25 ⋅ 0

三生三世,十里挑花‘’大数据爱我你够了吗?

现在大数据发展越来越火,趋势日益红遍半边天。 就像现在很受广大青年热爱的手机游戏‘’王者荣耀‘’,‘’绝地求生‘’等游戏,但是大家都知道,游戏往往都是盛极一时,到后来石沉大海。。...

大数据琳达 ⋅ 04/26 ⋅ 0

【智能制造】智慧工厂整体规划实施与方案架构;智慧工厂顶层设计与智能制造能力测评...

2018年4月25日,第十届“NEPCON与智慧工厂1.0——电子制造的未来“主题研讨会在上海成功召开。本次会议围绕“电子制造智慧工厂整体规划与关键支撑技术”主题展开探讨。今天小编分享智慧工厂研...

np4rhi455vg29y2 ⋅ 05/07 ⋅ 0

北京供销大数据集团BGP网络商用 经实测网络质量优异

等线近日,北京供销大数据集团(SinoBBD)BGP网络正式商用,SinoBBD与中国电信、中国联通、中国移动、中国铁通、教育网直签BGP网络资源全面开通。这是继北京、承德、贵阳数据中心节点上线后,...

玄学酱 ⋅ 03/28 ⋅ 0

为 “超级大脑”构建支撑能力,腾讯云聚焦AI技术落地

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 5月24日,以“无界数据、无限智能”为主题的2018腾讯“云+未来”峰会AI大数据分论坛在广州拉开帷幕。 除了展示腾讯云AI大数据在医...

腾讯云加社区 ⋅ 06/05 ⋅ 0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

下一页

如何解决s权限位引发postfix及crontab异常

一、问题现象 业务反馈某台应用服务器,普通用户使用mutt程序发送邮件时,提示“postdrop warning: mail_queue_enter: create file maildrop/713410.6065: Permission denied”,而且普通用法...

问题终结者 ⋅ 31分钟前 ⋅ 0

Unable to load database on disk

由于磁盘空间满了以后,导致zookeeper异常退出,清理磁盘空间后,zk启动报错,信息如下: 2018-06-25 17:18:46,904 INFO org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig: Reading co...

刀锋 ⋅ 51分钟前 ⋅ 0

css3 box-sizing:border-box 实现div一行多列

<!DOCTYPE html><html><head><style> div.container{ background:green; padding:10px 10px;}div.box{box-sizing:border-box;-moz-box-sizing:border-box; /* Fir......

qimh ⋅ 56分钟前 ⋅ 0

Homebrew简介和基本使用

一、Homebrew是什么 Homebrew是一款Mac OS平台下的软件包管理工具,拥有安装、卸载、更新、查看、搜索等很多实用的功能。简单的一条指令,就可以实现包管理,而不用你关心各种依赖和文件路径...

说回答 ⋅ 今天 ⋅ 0

文件压缩和打包zip、tar

第六章 文件压缩和打包 6.5 zip压缩工具 zip命令可以用来解压缩文件,或者对文件进行打包操作。zip是个使用广泛的压缩程序,文件经它压缩后会另外产生具有“.zip”扩展名的压缩文件。 注意:...

弓正 ⋅ 今天 ⋅ 0

vuex

一、状态对象如何赋值给内部对象。三种方式: 1、使用computed赋值,一定要写this,不然找不到$store。 computed:{ count(){ return this.$store.state.count; }} 2、通...

大美琴 ⋅ 今天 ⋅ 0

javaScript 设计模式

1、构造函数模式 ` /** 构造一个动物的函数 */ function Animal(name, color){ this.name = name; this.color = color; this.getName = function(){ return this.name; } } // 实例一个对象 ......

fangPeng_ ⋅ 今天 ⋅ 0

日常嘚瑟:TeamCity构建中解压和打包tar

要弄一个新的构建,很简单,从两个构建的tar格式Artifact中分别取一部分,重新打一个tar。 所以,我去写个脚本用curl下载两个依赖的Artifact,然后解压移动重新打个tar? 开什么玩笑,我的技...

谷永权 ⋅ 今天 ⋅ 0

Istio官方文档中文版

阅读目录 Istio官方文档中文版 回到目录 Istio官方文档中文版 http://istio.doczh.cn/ https://istio.io/docs/concepts/what-is-istio/goals.html 为什么要使用Istio? 在从单体应用程序向分...

xiaomin0322 ⋅ 今天 ⋅ 0

CentOS 7 Omnibus 包安装 GitLab 并汉化记录

系统环境 操作系统:CentOS 7GitLab:gitlab-ce-10.8.4-ce.0.el7.x86_64.rpm 下载Omnibus安装包 使用国内镜像加速下载地址 # wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el......

admin_qing ⋅ 今天 ⋅ 0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

下一页

返回顶部
顶部