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是什么推动了人工智能的复兴?

近年来,人工智能研究的最大突破已经在机器学习领域,尤其是在深度学习领域。

这在某种程度上是由于数据的易用性驱动的,而更重要的是,并行计算能力的爆炸式增长,在此期间,越来越多的图形处理单元(GPU)集群用于训练机器学习系统。 

是什么推动了人工智能的复兴?

这些集群不仅为训练机器学习模型提供了功能更强大的系统,而且现在可以作为Internet上的云服务广泛使用。随着时间的流逝,主要的技术公司,例如Google,Microsoft和Tesla,已经转向使用专门针对运行和最近训练机器学习模型的专用芯片。

这些自定义芯片之一就是Google的Tensor处理单元(TPU),其最新版本加快了使用Google TensorFlow软件库构建的有用的机器学习模型从数据推断信息的速率,以及他们可以被训练。

这些芯片不仅用于训练DeepMind和Google Brain的模型,还用于支持Google翻译和Google Photos中的图像识别的模型,以及允许公众使用Google的TensorFlow Research构建机器学习模型的服务。云。这些芯片的第三代产品于2018年5月在Google的I / O会议上揭晓,此后被封装到称为Pod的机器学习引擎中,该引擎可以每秒执行超过10万亿次浮点运算(100 petaflops) 。这些正在进行的TPU升级使Google可以改善基于机器学习模型的服务,例如将训练Google Translate中使用的模型所需的时间减少一半。

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