2）gpu深度學習“大爆炸”
就像我在此前的一篇論文《利用gpu加速人工智慧的新型計算模式》中所寫的那樣，2009年將是人工智慧飛速發展的一年。多倫多大學aex krizhevsky建立了能夠從100萬樣本中自動學習識別影象的深度神經網路。僅在兩塊nvidia gtx 580 gpu上訓練幾天，“aex”就贏得了當年的iage競賽，擊敗了磨練幾十年的所有人類專家演算法。研究者們認識到，網路資料規模越大、計算能力越強，其學習能力就越強的規律之後，斯坦福的andre ng與nvidia 研究室合作開發了一種使用大規模gpu計算系統訓練網路的方法。”
世界各地的人工智慧研究人員，正在集體轉向gpu深度學習。百度、谷歌、facebook與微軟是首批將其用於模式識別的公司。2015年，人工智慧在影象識別方面實現了“超越人類”的水準。在語音識別領域，微軟研究院使用gpu深度學習實現了歷史裡程碑，在對話語音領域獲得“媲美人類”的水平。”
”影象識別與語音識別——gpu深度學習已經為機器學習、認知、推理與解決問題奠定了基礎。gpu開始成為模擬人類想象力的引擎，打造出了影片遊戲與好萊塢影片的驚人虛擬世界。nvidia的gpu執行深度學習演算法，模擬人類智慧，能夠認知與理解世界的計算機、機器人與自動駕駛汽車的大腦。就像人類想象力與智慧密不可分一樣，計算機圖形與人工智慧也在我們的架構內合二為一。人類大腦擁有兩種模式，gpu也擁有兩種模式。這可能是nvidia gpu之所以被廣泛用於深度學習的原因所在，因此nvidia日益被稱作“人工智慧計算公司”。全球gpu市場將在未來10年有可能超越cpu的爆發式增長。”
<d競爭者，vida致力於圖形計算，從pc計算機圖形硬體，到好萊塢電影特效工具，再到人工智慧時代的大腦，他們有機會超越前者。
林燃聽得十分入神，拿手機拍下ppt內容。
然後搬出手提電腦，開始撰寫技術會議紀要。
這是他的好習慣，每當聽到先進的技術思路，就用記事本記下來。
順便把自己的想法，剎那間閃過的靈感，統統記錄下來。
(本章完)
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