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不懂GPU深度学习,何以谈人工智能?

小虾米DYX
 小虾米DYX
发布于 2017/08/03 13:37
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一年半以前,AlphaGo完胜李世乭的围棋赛让深度学习(Deep Learning)这个名词家喻户晓,再度掀起了人工智能的新一波热潮。

其实深度学习背后的神经网络基础理论早在上世纪50年代就已提出,经过几起几落的发展,到了21世纪初,多层神经网络算法也日趋成熟。深度学习理论早在十多年以前就有重要突破,为何直到近年才出现爆发?

这不得不提到2012年的一场竞赛...

2012年,Geoffrey E. Hinton(与Yann LeCun 和Yoshua Bengio并称为深度学习三驾马车)的弟子Alex Krizhevsky在ILSVRC-2012的图像分类比赛中使用2块Nvidia GTX 580 GPU训练的多层神经网络(后来被称为AlexNet)以15.3%的top-5测试错误率摘得冠军,而使用传统方法的第二名的成绩是26.2%,整整提高了10多个百分点。这也成为了深度学习发展史上的里程碑事件,从此深度神经网络一炮走红,此后ILSVRC的优胜者一直被深度神经网络霸占。

可以说深度学习爆发有两个主要原因, 一个是像ImageNet这样的大规模数据集的出现,而另一个重要原因就是计算能力的提高,而这主要得益于GPU用于深度学习的加速,尤其是深度学习训练的加速 。

Alex当时使用的数据集包含120万张高清图片,受限于单块GTX 580 GPU 3GB的内存,他们使用了2块GPU来训练他们包含6000万参数和65万神经节点的网络,当时花了5~6天的时间。可以想象,没有GPU的加速,要完成如此大规模的数据集的多层神经网络训练要花费多长的时间。

随着深度网络层数的增加,训练集动辄以T为单位计算,现在深度学习的训练已经离不开GPU了,而GPU的计算能力也在不断的提升,以满足深度学习训练的计算需求。

所以,对AI开发者来说,掌握GPU深度学习技能几乎是一项必备技术了。在get到这一技能之前,当然得调整姿势了...

 

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