Shenzhen OK Biyoteknoloji Technology Co, Ltd (SZOB)
Categories

    Shenzhen OK Biyoteknoloji Technology Co, Ltd (SZOB)

    HK Ekle: 6 / F, Fo Tan Endüstri Merkezi, 26-28 Au Pui Wan St, Fo Tan, Shatin, Hongkong

    Çin anakara Ekleme: 8F, Fuxuan Binası, No. 46, Doğu Heping Rd, Longhua Yeni Bölgesi, Shenzhen, PRC Çin

    E-posta: nicole@ok-biotech.com

    smile@ok-biotech.com

    Web: www.ok-biotech.com

    Tel: +852 6679 4580

Ana sayfa > Haberler > İçerik

AI Simgesel Yapı: TensorFlow, Google'nın açık kaynak AI, donanım büyük değişimler de sinyalleri

www.ok-Biotech.com

AI  Dönüm noktası: on SorFlow, Google'nın açık kaynak AI, sinyalleri büyük değişimler donanım çok

AÇIK kaynak onun yapay zeka motoru — özgürce bir onun en önemli kreasyonlar Internet geri kalanı ile paylaşımı — Google gösterdi nasıl bilgisayar yazılımı dünya değişiyor.


Bu gün büyük Internet devleri sık sık online operasyonlarını merkezinde oturan yazılım paylaşım. Açık kaynak teknolojisi ilerlemesini hızlandırır. Onun TensorFlow AI motoru açık kaynak, Google makine-öğrenme araştırma şirket dışındaki her türlü besleyebilir ve birçok yönden, bu araştırma Google içine yem olacak.


Ama Google'nın AI motoru da nasıl bilgisayar donanım dünyası değişiyor yansıtır. Google içinde görüntü tanıma ve konuşma tanıma ve dil çevirisi gibi görevler mücadele, TensorFlow GPU'lar ile donatılmış makineler bağlıdır veya grafik işleme birimleri, özgün olarak grafik oyunları ve benzeri, işlemek için tasarlanmış olması fiş ama-si olmak aynı zamanda diğer görevleri de kanıtlanmış usta. Ve bu fişleri üzerinde bağlıdır daha çok daha büyük teknoloji evrenin gerçekleştirmektedir.


Sadece onun yapay zeka hizmetleri eğitim, aynı zamanda bu hizmetler çalıştıran Google Google mühendisi Jeff Dean, şirketin AI çalışmaları denetlemek yardımcı olur, göre GPU kullanır — akıllı telefonlar için onlara teslim tüketicilerin elinde tuttu.


Bu önemli bir kayma temsil eder. Bugün, onun büyük bilgisayar veri merkezleri içinde onun yüz tanıma Hizmetleri, bu hizmetlerin Facebookers için teslim ne zaman ama eğitmek için GPU Facebook kullanır — aslında yüzler onun sosyal ağlarda belirleme — geleneksel bilgisayar işlemci veya CPU kullanır. Ve bu temel kurulum endüstri norm olarak Facebook CTO Mike "Schrep" Schroepfer son zamanlarda gazetecilere şirketin Menlo Park California karargahında bir brifing sırasında dikkat çekti. Ama Google verimliliği daha büyük bir düzeyde istiyor gibi durumlarda nerede şirket hem eğitiyor ve onun AI modellerin GPU üzerinde veri merkezi içinde yürütür. Ve sadece bir bu yönde hareket değil. Çince arama dev Baidu kadar aynı şekilde çalışır yeni bir AI sistemi inşa ediyor. "Bu oldukça büyük paradigma değişikliği" Baidu baş bilim adamı Andrew Ng diyor.


Mü için nVidia GPU içinde uzmanlaşmış çip dev değişimdir. Ve bir delik dünyanın en büyük çip üreticisi Intel tarafından sunulan ürünlerinde yönlendirir. Intel GPU'lar kurmak değil. Bazı Internet şirketleri ve araştırmacılar, ancak, şimdi FPGA veya alan programlanabilir kapısı dizileri, AI arenada GPU'lar için bir yedek olarak keşfediyor ve Intel son zamanlarda bu programlanabilir fişleri uzmanlaşmış bir şirket satın aldı.


AI dünyanın çevrimiçi hizmetler giderek önemli bir rol oynuyor alt çizgidir — ve alternatif çip mimarileri AI içinde giderek daha önemli bir rol oynuyor. Bugün, bu bizim çevrimiçi hizmetler sürücü bilgisayar veri merkezleri içinde geçerlidir ve gelecek yıllarda, aynı olay aşağı mobil cihazlar nerede aslında bu hizmetleri kullanmak damlama.


Eylem öğrenme derin

Google, Facebook, Microsoft ve Baidu gibi yerlerde, çünkü onlar çok küçük bit paralel veri işleyebilir GPU sözde "derin öğrenme" için son derece önemli kanıtlanmıştır. Derin öğrenme dayanıyor üzerinde sinir ağları — Web'de insan Beynindeki nöronların Yaklaşık sistemleri — ve bu ağlar büyük miktarda veriyi hızlı analiz etmek için tasarlanmıştır. Bu ağlar nasıl bir kedi fark edeceklerini öğretmek için örneğin, kedilerin sayısız fotoğraf besledin. GPU bu tür şeylerde iyisin. Ayrıca, onlar CPU kadar güç tüketmeyin.


Ancak, genellikle, bu şirketlerin koymak eyleme öğrenme derin — kediler tanır bir akıllı telefon app sundukları, der — bu app CPU üzerinde çalışan bir veri merkezi sistem tarafından tahrik edilmektedir. Yüksek performanslı bilgi işlem sistemleri Baidu AI grubuna gözetir, Bryan Catanzaro göre GPUs sadece onları sürekli veri besliyorlar ve genellikle smartphone apps sürücüler veri merkezi sunucu yazılımı için fiş bu şekilde veri beslemeyen verimli çünkü. İstekleri smartphone Apps'tan geldikçe, tipik olarak, sunucular onlarla başa çıkmak teker teker. Catanzaro açıklar veri merkezi haline gelir olarak ayrı ayrı her isteğinizi yerine GPUs kullanırsanız, "yeterli çalışma verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için GPU almak zor gibi. GPU asla gerçekten gidiş alır."


Yani, sürekli veri senin GPU bu yürütme aşamasında besleyebilir CPU daha bile daha fazla verim sağlayabilir dedi. Baidu Bu doğru onun yeni AI platformu ile çalışıyor. Temel olarak, istekleri akışı içine veri merkezi, sonra GPU-ebilmek var olmak fed daha büyük bir bütün içine birden çok isteği paketleri. "Böylece bir anda bir istek yapmak işlemci yerine sormak, bir zamanda birden fazla isteği yok bizde, biz bu istekleri birleştirin," Catanzaro diyor. "Bu temelde GPU meşgul tutar."


Nasıl Google bu sorunu yaklaşım belirsizdir. Ama orada zaten durumlarda şirket diyor TensorFlow yürütme aşamasında GPU üzerinde çalıştığı. "Bazen GPUs eğitim ve tanıma, sorun, bağlı olarak kullandığımız" şirket sözcüsü Jason Freidenfelds doğruladı.


Bu küçük bir şey gibi görünebilir. Aslında önemli bir şey değil. Bu AI uygulamalar sürücü sistemleri onlarca, yüzlerce, hatta binlerce makineleri span. Ve bu sistemleri bizim günlük hayatımızda giderek daha büyük bir rol oynuyorlar. Google şimdi derin öğrenme sadece fotoğraf belirlemek, ağzınızdan çıkan sözcükleri tanımak ve bir dilden diğerine çevirmek, ama aynı zamanda arama sonuçları artırmak için kullanır. Ve diğer şirketlerin reklam hedefleme, bilgisayar güvenliği ve doğal dilini anlamak hatta uygulamaları aynı teknolojiyi bastırıyorlar. Başka bir deyişle, Baidu ve Google gibi şirketlerin GPU çok ihtiyacımız olacak.


Her yerde AI

Aynı zamanda, TensorFlow da bu AI bazıları veri Merkez dışında tamamen ve akıllı telefonlar kendilerini üzerine bastırıyor.


Tipik olarak, derin bir app üstünde senin telefon öğrenme kullandığınızda, veri merkezi bilgi göndermeden çalıştırılamaz. Tüm AI orada olur. Ne zaman senin Android telefon bir komut kabuğu, örneğin, bu komut için bir GPU ve CPU bu büyük ağları üzerinde işlenen nerede olabilir bir Google Veri Merkezi, göndermeniz gerekir.


Ancak, bazı durumlarda, bu telefon üzerinde çalıştırabilmeniz Google da onun AI motor honlanmış. "Bir modeli açıklamasını al ve bir cep telefonu, kaç" Dekan diyor, "ve modeli açıklamasını veya herhangi bir kod gerçek herhangi bir değişiklik gerekmez."


Bu nasıl onun Google Translate app. Google inşa şirket sözcükleri tanı ve onları kendi veri merkezleri içinde başka bir dile çevirmek için app trenler, ama bir kez o eğitimli, app kendi çalıştırabilirsiniz — Internet bağlantısı olmadan. Telefonunuz bir Fransız yol işaret işaret edebilir ve bu anında İngilizce'ye tercüme ederiz.


Bunu yapmak zordur. Ne de olsa bir telefon işlem gücü sınırlı miktarda sunmaktadır. Ama zaman geçtikçe, daha fazla ve daha bu görevlerin telefon üzerine hareket edecek. Yazılım öğrenme derin artıracak ve mobil donanım de artıracaktır. "Derin öğrenme geleceği küçük, mobil, uç aygıtlarda," Chris Nicholson, derin bir Skymind denilen başlangıç öğrenme kurucusu söylüyor.


GPU'lar, örneğin, zaten telefonları üzerine kendi yollarını bulmak başlıyor ve donanım üreticileri her zaman hız ve CPU verimliliğini artırmak için bastırıyorlar. Bu arada, IBM AI görevler için özel olarak ve o kim kullanmış göre üretilmiş bir "neuromorphic" çip inşa ediyor, mobil cihazlar için de uygundur.


Bugün, Google'nın AI motoru sunucusu CPU ve GPU yanı sıra yaygın smartphones içinde bulunan fiş üzerinde çalışır. Ama Google mühendisi Rajat Monga göre şirket TensorFlow mühendisleri kolayca diğer donanım platformları için bu port bir şekilde inşa edilmiş. Açık kaynak araçtır göre yabancılar da bunun başlayabilirsiniz. Dean TensorFlow açıklandığı gibi: "Bu ekstra donanım çok çeşitli taşınabilir olmalıdır."


Yani, Evet, donanım dünya değişiyor — yazılım dünyasına olduğunca çabuk.


Daha fazla bilgi edinin: Flibanserin, CA 167933-07-5, testosteron, CAS 58-22-0, Trenbolone asetat, CAS 10161-34-9, Metandienone, CAS 72-63-9, Exemestane, 107868-30-4,

Bize ulaşın
Adres: HK: 6 / F, Fo Tan Endüstri Merkezi, 26-28 Au Pui Wan St, Fo Tan, Shatin, Hongkong Shenzhen: 8F, Fuxuan Binası, No 46, Doğu Hipping Rd, Longhua Yeni Bölgesi, Shenzhen, PRC Çin
Telefon: +852 6679 4580
 Faks:
 E-posta:smile@ok-biotech.com
Shenzhen OK Biyoteknoloji Technology Co, Ltd (SZOB)
Share:
Verification: c5916f6aec73893e