人工智能不再是未來 機(jī)器學(xué)習(xí)靠什么來實(shí)現(xiàn)？

　　隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們想用機(jī)器做越來越多的事，人們能做的，不能做的，懶得做的，統(tǒng)統(tǒng)都想讓機(jī)器來幫助完成。“人工智能”這個(gè)曾經(jīng)只能出現(xiàn)在好萊塢科幻電影里的事，已經(jīng)變得不再遙遠(yuǎn)，而這一研究也都在各行各業(yè)開始啟動(dòng)。在通往人工智能的路上，機(jī)器學(xué)習(xí)是核心，與傳統(tǒng)電腦的計(jì)算模式不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是將輸入和結(jié)果告訴電腦，由電腦來識別規(guī)則、產(chǎn)生程序，從而承擔(dān)大量的編程工作。

　　談到機(jī)器學(xué)習(xí)，我們很容易想到前段時(shí)間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)云時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大實(shí)力。盡管如此，目前機(jī)器學(xué)習(xí)仍然在早期探索階段，但其巨大潛力早已經(jīng)受到各方關(guān)注。借著當(dāng)今風(fēng)靡全球的“大數(shù)據(jù)”春風(fēng)，作為人工智能領(lǐng)域重要方向的機(jī)器學(xué)習(xí)，逐漸成為技術(shù)創(chuàng)新的生力軍。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)前景這么好，我們靠什么去實(shí)現(xiàn)呢?兩個(gè)核心：首先是必須具備足夠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫;其次，必須具備足夠強(qiáng)大的計(jì)算能力。隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)的飛速發(fā)展，每一個(gè)從網(wǎng)絡(luò)獲取信息的用戶，都成為提供新的信息的源頭，數(shù)據(jù)源的日益豐富引發(fā)數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸性增長。大規(guī)模數(shù)據(jù)一方面為精準(zhǔn)定位用戶需求提供更多可能性，但也為快速有效處理數(shù)據(jù)帶來更多的挑戰(zhàn)。采用GPU方式能很好處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法通常需要海量計(jì)算來處理數(shù)據(jù)(圖像、文本等)，和提取數(shù)據(jù)對象的確定特征。尤其是在訓(xùn)練階段，模型或算法為了調(diào)整精度，需要處理大量數(shù)據(jù)。而GPU是非常擅長于管理一些比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)，像視頻、音頻的數(shù)據(jù)等。

　　如今，GPU加速技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在了社會的方方面面，除了傳統(tǒng)的科研院所和高校教育機(jī)構(gòu)之外，包括游戲、汽車、醫(yī)療、勘探、VR和互聯(lián)網(wǎng)等各行各業(yè)中都出現(xiàn)了GPU加速的身影。

　　人們利用GPU來訓(xùn)練這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所使用的訓(xùn)練集大得多，所耗費(fèi)的時(shí)間大幅縮短，占用的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施也少得多。GPU還被用于運(yùn)行這些機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，以便在云端進(jìn)行分類和預(yù)測，從而在耗費(fèi)功率更低、占用基礎(chǔ)設(shè)施更少的情況下能夠支持遠(yuǎn)比從前更大的數(shù)據(jù)量和吞吐量。寶德作為國內(nèi)首屈一指的HPC解決方案提供商，基于對市場的敏感度與洞察力，在擁抱深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)上非常積極。針對各類客戶對于GPU服務(wù)器的不同需求層層細(xì)分，寶德在2015年將8款全新一代高密度GPU加速計(jì)算服務(wù)器隆重推向市場，以充分滿足不同客戶不同應(yīng)用場景的使用需求。

　　寶德推出的全新一代高密度GPU加速計(jì)算服務(wù)器適用于高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、互聯(lián)網(wǎng)、金融等關(guān)鍵應(yīng)用場景，為各行業(yè)客戶提供了全方位的計(jì)算解決方案，通過GPU承擔(dān)部分預(yù)算量繁重且耗時(shí)的代碼，為運(yùn)行在CPU上的應(yīng)用程序加速，足以幫助企業(yè)完成更多計(jì)算任務(wù)、處理更大數(shù)據(jù)集、縮短應(yīng)用運(yùn)行時(shí)間。

　　GPU加速計(jì)算服務(wù)器將是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的必由之路。只有具備強(qiáng)大的研發(fā)能力和高度的市場敏感度和洞察力的服務(wù)器廠商才能快速擁抱這場人工智能革命，滿足市場需求。