手机版
你好,游客 登录 注册
背景:
阅读新闻

Google联手Facebook 要在AI研究上搞什么大事?

[日期:2018-10-04] 来源:网易科技   作者:William Falcon [字体: ]

Google 和 Facebook 的 AI 合作伙伴关系将会实现什么?

  上周二,Google 和 Facebook 宣布,使开源机器学习框架 PyTorch 与 Tensor-Processing Units(TPU)进行合作。这种伙伴关系标志着人工智能研究合作进入新时代。

  “今天,我们很高兴地宣布,Google TPU 团队的工程师正积极与 PyTorch 核心开发人员合作,将 PyTorch 与 Cloud TPU 连接起来。长期目标是让每个人都能享受 PyTorch 的简便性和灵活性,同时能够从 Cloud TPU 的性能、可扩展性和成本效益上获益。”Google 产品总监 Rajen Sheth 说道。

  PyTorch 是 Facebook 的开源框架,可以开发人工智能研究中使用的数学程序。这样的框架允许研究人员开发任意复杂的数学计算图并自动计算衍生产物。

  TPU 是由 Google 专门为 AI 系统设计的计算机芯片。据 Google 描述,TPU 比传统的图形处理单元(GPU)快 15 到 30 倍。

  PyTorch 有什么新功能?

  近日,Facebook 发布的深度学习框架 PyTorch 1.0 主要有三大更新:

  一是添加了一个新的混合前端,支持从 Eager 模式到图形模式的跟踪和脚本模型,以弥合研究和生产部署之间的差距。

  二是一个经过改进的 Torch 分布式库,可以在 Python 和 C++ 环境中实现更快的训练。

  三是添加了针对关键性能研究的 Eager 模式 C++ 接口,将在测试版中发布。

  目前,研究人员和工程师必须面对许多框架和工具,以创建新的深度学习模型并将其转移到生产环境中大规模运运行,而这里多数框架和工具通常是不兼容的。如此,将会降低开发者在规模化生产中部署 AI 能力的速度。通过这个最新版本,将现有 PyTorch 框架的灵活性与 Caffe2 的生产能力结合,提供从研究到生产性 AI 的无缝路径。

  Google 的 TPU 有什么优势?

  虽然 TPU 是一种专用集成电路,但它运行的程序来自 TensorFlow 框架下的神经网络,驱动了谷歌数据中心的许多重要应用,包括图像识别、翻译、搜索和游戏。通过专门为神经网络重新分配芯片计算资源,TPU 在真实数据中心负载环境下效率要比通用类型的计算机高 30-80 倍,目前已为全球 10 亿人提供日常服务。另外,神经网络的推理阶段通常会有严格的响应时间要求,这降低了通用计算机所使用技术的有效性;通用计算机通常运行得较快,但某些情况下也会较慢。

  为什么 Pytorch 与 TPU 建立连接很重要

  将 GPU 上的大量数据与神经网络训练结合是当前深度学习系统成功的催化剂。可能需要花费数月训练的神经网络,在使用 GPU 训练时,时间缩短到短短的几个小时。随着深度学习的成熟,神经网络和数据集变得越来越大,这些网络现在需要数月才能在 GPU 上进行训练。谷歌专有的 TPU 为这些庞大的系统提供了一种更快速的训练方法。更快的训练意味着研究人员可以更快地进行实验,从而提高 AI 研究的速度。

  为什么这种伙伴关系有利于人工智能研究

  传统上,Google 和 Facebook 通过 Google Deepmind,Google Brain 和 Facebook AI Research 进行了独立的 AI 研究。因此,人工智能工具生态系统已经在 Tensorflow(谷歌的 AI 框架)与 Pytorch 的辩论中分立,虽然竞争使得两个框架都以极快的速度发展,但其也使得研究在可重复性方面困难重重。

  如果此公告标志着一种更加协作的 AI 研究方法,我们可能会看到这两个框架之间的互操作性得到改善。此外,这样的结果使得 AI 在智能手机上的部署更容易,也便于多种框架建构统一的工具生态系统,并改善研究结果的可重复性。

  选自:forbes 作者:William Falcon 编译:网易智能参与:nariiy

Linux公社的RSS地址https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx

本文永久更新链接地址https://www.linuxidc.com/Linux/2018-10/154599.htm

linux
本文评论   查看全部评论 (0)
表情: 表情 姓名: 字数

       

评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款