隨著人工智能行業(yè)的快速突破，人工智能領(lǐng)域各大公司的人才趨勢(shì)也備受關(guān)注。你來(lái)了又走，AI江湖上發(fā)生了一場(chǎng)大屠殺。當(dāng)然，AI領(lǐng)導(dǎo)人的更換將對(duì)特定公司的業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響。然而，從整個(gè)行業(yè)的角度來(lái)看，人才的頻繁流動(dòng)可能會(huì)推動(dòng)行業(yè)的整體進(jìn)程。我不相信你會(huì)顛覆歷史。艾未未功夫自1956年問(wèn)世以來(lái)，經(jīng)歷了60年的風(fēng)風(fēng)雨雨。它有各種各樣的體裁，難以學(xué)習(xí)，難以練習(xí)，也沒(méi)有很大的成功。很難學(xué)習(xí)，因?yàn)槟惚仨氄莆找环N稱為“算法”的算法。開(kāi)玩笑的是，人工智能在21世紀(jì)擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。人們很難認(rèn)為人工智能在進(jìn)入21世紀(jì)后的一天內(nèi)就具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。這只是一個(gè)玩笑，對(duì)于沒(méi)有受過(guò)機(jī)器訓(xùn)練的人來(lái)說(shuō)，這是不可能的。“深度學(xué)習(xí)分為許多分支，如DBN、CNN、BP、RBM等。其中，最好的是CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它被廣泛使用。計(jì)算能力被降至最低?！盇i芯片。各種芯片如雨后春筍般涌現(xiàn)。把他們帶到火車上很容易。這座寺廟也充滿了AI來(lái)到人間的喜悅。世界各地的國(guó)家都意識(shí)到人工智能的重要性，都吃過(guò)鍋碗瓢盆來(lái)歡迎人工智能。2016年，聯(lián)合國(guó)發(fā)布了一份通知，呼吁人類討論機(jī)器人的制造和使用如何促進(jìn)人工智能的進(jìn)步以及可能存在的社會(huì)和道德問(wèn)題。2016年，美國(guó)政府宣布連續(xù)三次獲得金牌：美國(guó)人工智能研究與發(fā)展國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃，為人工智能的未來(lái)做準(zhǔn)備，以及《人工智能、自動(dòng)化和經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)告》。他們宣布加入人工智能領(lǐng)域，并描述了這一舉措可能帶來(lái)的光明前景。看到這一點(diǎn)，英國(guó)政府立即開(kāi)出處方，發(fā)表了《機(jī)器人技術(shù)與人工智能》報(bào)告，詳細(xì)描述了機(jī)器人技術(shù)與英國(guó)人工智能的密切關(guān)系。憑借算法和計(jì)算能力，天地已定。有政策和戰(zhàn)略，有溫和的風(fēng)和溫和的雨。這是一個(gè)產(chǎn)業(yè)萌芽、草生長(zhǎng)、鶯飛翔、繁榮昌盛的時(shí)刻。人才流動(dòng)是產(chǎn)業(yè)加速的信號(hào)。這本書屬于真實(shí)故事。芯片定義了產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)系統(tǒng)的基本計(jì)算架構(gòu)。正如CPU是IT產(chǎn)業(yè)的核心一樣，芯片也是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。換句話說(shuō)，世界上的人工智能芯片分為四大流派：GPU。現(xiàn)在，它就像東邪一樣充滿活力。它與并行計(jì)算形成了先發(fā)優(yōu)勢(shì)。潛伏在北方的FPGA正秘密地進(jìn)行縱向和橫向的聯(lián)合。它有指揮英雄的氣勢(shì)，就像丐幫一樣。與南方分離的ASIC占據(jù)了巨大的市場(chǎng)，并參與了大量的公司。大腦就像芯片，這更“邪惡”“，直接復(fù)制大腦的意圖也暗含著詢問(wèn)中原的野心。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上公開(kāi)發(fā)布的信息，今年，四大學(xué)校已派出數(shù)十名專家參加華山劍辯論。這些專家都是芯片設(shè)計(jì)階段的專家。這些專家有什么特點(diǎn)？誰(shuí)能在中央解放軍中競(jìng)爭(zhēng)ins？下面逐一進(jìn)行分析。GPU學(xué)校應(yīng)該是市場(chǎng)上最著名的學(xué)校。GPU又稱視覺(jué)處理器，是專門用于圖像和視頻處理的相關(guān)處理芯片。2012年，多倫多大學(xué)博士生Alex krizhevsky在Imagenet競(jìng)賽中獲得2012年冠軍。Alex提出了一個(gè)很好的模型，該模型在僅使用兩個(gè)GPU訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面取得了很好的效果。江湖一下子轟動(dòng)一時(shí)，GPU訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潮流由此而來(lái)。你知道，過(guò)去在人工智能領(lǐng)域，CPU一直被用來(lái)處理數(shù)據(jù)，但CPU的效率太低了。那一年，谷歌曾花費(fèi)大量資金購(gòu)買了1.6萬(wàn)個(gè)處理器，并將它們?nèi)M(jìn)谷歌大腦。峰值功耗超過(guò)10萬(wàn)瓦，占地面積數(shù)十平方米。世界上有多少人買得起16000個(gè)處理器？隨著alexnet劃時(shí)代論文的出現(xiàn)，GPU在服務(wù)器端風(fēng)靡全球。有人會(huì)問(wèn)，CPU和GPU都是處理器。他們之間有什么區(qū)別？與CPU相比，GPU的出現(xiàn)要晚得多，但并行計(jì)算能力往往落后于CPU。并行計(jì)算是相對(duì)于串行計(jì)算而言的。你知道，自從計(jì)算機(jī)誕生以來(lái)，計(jì)算機(jī)編程幾乎一直都是串行計(jì)算。絕大多數(shù)程序只有一個(gè)進(jìn)程或線程。例如，一個(gè)人只能先吃然后看聊天。但是如果更多的人喜歡邊吃邊聊天呢？遇到這種問(wèn)題，串行計(jì)算是愚蠢的。并行計(jì)算可以一次執(zhí)行多條指令，可以很好地解決吃飯聊天的問(wèn)題。解決方案可分為時(shí)間并行和空間并行。時(shí)間并行是指流水線技術(shù)，而空間并行是指使用多個(gè)處理器并行執(zhí)行計(jì)算。深度學(xué)習(xí)依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一般來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)越深，訓(xùn)練時(shí)間越長(zhǎng)。對(duì)于某些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如果使用串行x86處理器進(jìn)行培訓(xùn)，可能需要數(shù)月甚至數(shù)年的時(shí)間。因此，必須使用并行甚至異構(gòu)并行方法，以使訓(xùn)練時(shí)間可以接受。在當(dāng)前人工智能芯片領(lǐng)域，GPU的應(yīng)用領(lǐng)域不容低估。據(jù)JonPedie Research（以下簡(jiǎn)稱JPR）市場(chǎng)研究公司統(tǒng)計(jì)，從2008年到2015年，除了2008年GPU的市場(chǎng)規(guī)模略有下降外，全球獨(dú)立圖形卡的出貨量和銷售額在其他年份都呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)，并在2012年到2015年加速增長(zhǎng)。GPU領(lǐng)域只有兩家大公司。一個(gè)是NVIDIA，約占70%的市場(chǎng)份額，另一個(gè)是AMD，一萬(wàn)年來(lái)排名第二，約占30%的市場(chǎng)份額。就GPU用戶數(shù)量而言，根據(jù)NVIDIA 2016年財(cái)務(wù)報(bào)告，與2013年的100個(gè)和2014年的1549個(gè)相比，2015年有3409家機(jī)構(gòu)或企業(yè)使用NVIDIA的GPU產(chǎn)品從事人工智能研究。這些企事業(yè)單位包括各大高校的人工智能實(shí)驗(yàn)室、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、軍工企業(yè)等。雖然amd落后于NVIDIA，但2016年其市場(chǎng)份額呈上升趨勢(shì)。在發(fā)布了代號(hào)為Vega Vega Vega Vega的GPU芯片后，市場(chǎng)受到了歡迎，未來(lái)可能還會(huì)繼續(xù)上漲。缺點(diǎn)是GPU消耗大量電源（例如，高端圖形卡的功耗為200W以上）。一旦開(kāi)啟，散熱就會(huì)成為一個(gè)麻煩。FPGA和GPU的缺點(diǎn)是它們太貴并且有副作用。冷卻是一個(gè)大問(wèn)題。我該怎么辦？Xilinx和其他公司已經(jīng)改進(jìn)了FPGA的許多技術(shù)，使其價(jià)格低廉、功耗低，這使得實(shí)踐更加有趣。因此，越來(lái)越多的人追隨FPGA，組建了一所專業(yè)學(xué)校。FPGA來(lái)自哪里？最初，Xilinx早在1984年就發(fā)布了世界上第一個(gè)FPGA。當(dāng)時(shí)，F(xiàn)PGA芯片尺寸很大，但成本不低。1992年以后，由于FPGA采用了新的處理節(jié)點(diǎn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次在FPGA上實(shí)現(xiàn)。但直到2000年，F(xiàn)PGA Dan方法結(jié)合“整容手術(shù)”“過(guò)一段時(shí)間，就會(huì)有一點(diǎn)成功。容量變化是指FPGA不僅是一個(gè)門陣列，而且是一個(gè)與可編程邏輯集成的復(fù)雜功能集。自2008年以來(lái)，F(xiàn)PGA不僅可以集成越來(lái)越多的系統(tǒng)模塊和集成重要的控制功能，還可以使用更高效的系統(tǒng)編程語(yǔ)言，如OpenCL和C語(yǔ)言，通過(guò)一種類似于軟件的過(guò)程，減少了硬件編程的難度。因此，自2011年以來(lái)，出現(xiàn)了大規(guī)模的基于FPGA的算法研究。簡(jiǎn)而言之，F(xiàn)PGA的全稱是“現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列”。其基本原理是將一個(gè)大的n

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