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展望2018 AI芯片領(lǐng)域:眾多廠商追隨深度學(xué)習(xí)

2018-01-26 15:14:41 至頂網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評論 (0)
度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像遠(yuǎn)方地平線上的海嘯鑒于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的算法和應(yīng)用還在不斷演變之中,所以目前我們還不清楚深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終會帶來怎

首先是努力實(shí)現(xiàn)軟件融合

在早期的瘋狂和分裂之中,即使是軟件融合方面所做的事情也是很分散的。百度人工智能研究團(tuán)隊進(jìn)行了一項調(diào)查,發(fā)現(xiàn)11項措施來彌補(bǔ)那些爭著管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種軟件框架之間存在的差距。

最有希望的是Open Neural Network Exchange(ONNX),這是一個由Facebook和微軟發(fā)起的開源項目,最近Amazon也加入其中。該項目小組在12月份發(fā)布了ONNX格式的第一個版本,旨在將用把十幾個有競爭關(guān)系的軟件框架所創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)譯為圖形化呈現(xiàn)。

芯片制造商可以將他們的硬件瞄準(zhǔn)這些圖形。對于那些負(fù)擔(dān)不起為支持這些不同模型框架——例如Amazon的MxNet、Google的TensorFlow、Facebook的Caffe2以及微軟的CNTK——單獨(dú)編寫軟件的初創(chuàng)公司來說,這是一個好消息。

30多家主流芯片提供商組隊在12月20日發(fā)布了他們的首選項——Neural Network Exchange Format(NNEF),目標(biāo)是為芯片制造商提供一種替代方案,來創(chuàng)建自己的內(nèi)部格式,就像英特爾在Nervana Graph和Nvidia TensorRT那樣。
百度在各種各樣的格式中發(fā)現(xiàn)了ISAAC、NNVM、Poplar和XLA。百度硅谷人工智能實(shí)驗室高級研究員Greg Diamos表示:“現(xiàn)在去預(yù)測是否會出現(xiàn)一個成功的實(shí)施,可能還為時尚早,但我們正在走上一條更好的道路,其中一條最終取得勝利。”

在這些人工智能框架中,Amazon宣稱自己的MxNet框架和新出現(xiàn)的Gluon  API提供了最高的效率。(來源:Amazon)

此外,谷歌已經(jīng)開始致力于開發(fā)軟件來自動化精簡深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這樣這些模型就可以運(yùn)行在從智能手機(jī)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)節(jié)點(diǎn)的方方面面。如果成功的話,可以將50Mb的模型降低到500Kb。

谷歌也已經(jīng)在探索在手持設(shè)備上做有限的模型訓(xùn)練,調(diào)整模型的頂層,或者基于白天收集的數(shù)據(jù)在夜間進(jìn)行處理。像SqueezeNet和MobileNet等,也展示了更簡單的成像模型路徑,且同樣精確。

負(fù)責(zé)Google TensorFlow Lite工作的Pete Warden表示:“我們看到有很多人在各種各樣的產(chǎn)品中使用機(jī)器學(xué)習(xí),每次操作降低1皮焦,這是我每天熬夜在做的事情。”

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