NVIDIA GPU技術(shù)大會(huì)黃仁勛對(duì)人工智能的6個(gè)總結(jié)
2016年9月13日消息,NVIDIA在北京舉辦了GPU技術(shù)大會(huì)(GPU Tech Conference),這也是GTC第一次在國內(nèi)舉辦。在這次大會(huì)上,NVIDIA發(fā)布了Tesla P4、P40深度學(xué)習(xí)芯片,此外黃仁勛也在北京與數(shù)以萬計(jì)的AI、游戲行業(yè)的開發(fā)者們分享了他對(duì)GPU和未來計(jì)算的認(rèn)知。以下內(nèi)容是根據(jù)黃仁勛在GTC China 2016上的演講實(shí)錄整理。
一、4年以前,AlexNet第一次帶來了深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)
2012年一個(gè)年輕的研究員叫Alex Krizhevsky。在多倫多大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室,他設(shè)計(jì)了一個(gè)可以學(xué)習(xí)的軟件,這個(gè)軟件靠自己就能進(jìn)行視覺識(shí)別。深度學(xué)習(xí)這個(gè)時(shí)候已經(jīng)發(fā)展了一段時(shí)間,可能有20年。
Alex所設(shè)計(jì)的這個(gè)網(wǎng)絡(luò),它有一層一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激發(fā)層、輸入和輸出,可以進(jìn)行區(qū)分。這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)會(huì)識(shí)別影像或者是規(guī)律。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所帶來的結(jié)果是它會(huì)非常有效,會(huì)超出你的想象,但是它進(jìn)行訓(xùn)練需要的計(jì)算資源超過了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的能力,它需要幾個(gè)月的時(shí)間去訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)才能真正地識(shí)別圖像。
Alex當(dāng)時(shí)的看法是,有一個(gè)叫做GPU的新型處理器,通過一種叫CUDA的計(jì)算模式,可以適用于并行計(jì)算,用于非常密集的訓(xùn)練。2012年他當(dāng)時(shí)設(shè)計(jì)了叫Alex的網(wǎng)絡(luò),提交給了一個(gè)大規(guī)模計(jì)算視覺識(shí)別大賽,是一個(gè)全球的競(jìng)賽,并且贏得了這個(gè)大賽。
AlexNet戰(zhàn)勝了所有由其他計(jì)算視覺專家所開發(fā)的算法。Alex當(dāng)時(shí)只用兩個(gè)NVIDIA GTX580,在通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練了幾天后,AlexNet的結(jié)果和質(zhì)量引起關(guān)注。所有搞計(jì)算視覺的科學(xué)家,所有的AI科學(xué)家都非常關(guān)注。在2012年,Alex Krizhevsky啟動(dòng)了計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),這是現(xiàn)代AI的一個(gè)大爆炸。他的工作和成果在全世界引起了很大反響。
我相信那個(gè)時(shí)刻會(huì)被記住,因?yàn)樗_實(shí)改變了世界。之后有很多研究開始圍繞深度學(xué)習(xí)進(jìn)行。2012年斯坦福大學(xué)的吳教授(吳恩達(dá))和我們開發(fā)了一個(gè)非常大規(guī)模的GPU配置用于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練,很快在三年之后每一年都會(huì)有新的網(wǎng)絡(luò)出來,能夠不斷地戰(zhàn)勝其他方案獲得更好的記錄。
二、聲音和視覺輸入鋪墊了構(gòu)造AI世界的基礎(chǔ)
到了2015年,谷歌和微軟都實(shí)現(xiàn)了人類般的視覺識(shí)別能力。它是由軟件寫就的,在GPU上經(jīng)過訓(xùn)練可以實(shí)現(xiàn)比人類更高的視覺識(shí)別能力。2015年百度也宣布他們的語音識(shí)別達(dá)到了超越人類的水平,這是非常重要的一個(gè)事件。這是第一次計(jì)算機(jī)能自己寫程序,實(shí)現(xiàn)超過人類的水平。
視覺和語音是兩個(gè)非常重要的感官輸入,是人類智能的基礎(chǔ)。現(xiàn)在我們已經(jīng)有了一些基礎(chǔ)的支柱,讓我們能夠進(jìn)一步推進(jìn)AI的發(fā)展,這在之前是難以想象的。如果聲音和視覺的輸入值不可靠的話,怎么能夠有機(jī)器可以去學(xué)習(xí),可以有人類一樣的行為。我們相信這個(gè)基礎(chǔ)已經(jīng)有了,這也是為什么我們認(rèn)為現(xiàn)在是AI時(shí)代的開始。
全世界的研究者都看到了這些結(jié)果,現(xiàn)在所有的AI實(shí)驗(yàn)室都開始使用GPU跑深度學(xué)習(xí),這樣他們也可以開始建立未來AI的基礎(chǔ)?;旧纤械腁I研究者都開始用我們的GPU。
GPU的核心是模擬物理世界,我們用GPU創(chuàng)建虛擬世界用于游戲、設(shè)計(jì),用于講故事,比如制作電影。模擬環(huán)境、模擬物理屬性、模擬周圍所看到的世界,構(gòu)建虛擬世界的過程如同人類大腦在想象時(shí)進(jìn)行的計(jì)算。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的發(fā)展,使我們的工作進(jìn)入新的階段,人工智能。對(duì)人類智能的模擬會(huì)是我們所做的最重要的工作之一,而且我們對(duì)此非常激動(dòng)。
三、GPU計(jì)算滲透到深度學(xué)習(xí)各個(gè)領(lǐng)域
今天也是我們第一次在中國舉辦GTC大會(huì),這次很大一部分內(nèi)容會(huì)是關(guān)于人工智能和深度學(xué)習(xí)。我們是一個(gè)計(jì)算公司,SDK對(duì)于我們來講是最重要的產(chǎn)品,GTC是我們最重要的一場(chǎng)盛會(huì)。大家可以看一下過去幾年的成長,這是非常了不起的增速。
今年GTC有16000名人員參加。下載我們SDK的開發(fā)人員增長了3倍,達(dá)到了40萬開發(fā)人員。但最了不起的數(shù)字是深度學(xué)習(xí)開發(fā)人員在兩年之內(nèi)有了25倍的增長,現(xiàn)在下載我們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室引擎的開發(fā)人員已經(jīng)增長了25倍,下載了5萬5千次。
大家到底用它干什么呢?很多都是AI研究人員,他們來自于全球各地,現(xiàn)在所有的實(shí)驗(yàn)室都會(huì)使用我們的GPU平臺(tái)來做自己的AI研究,有軟件公司、互聯(lián)網(wǎng)軟件提供商,還有互聯(lián)網(wǎng)公司、汽車公司、政府、醫(yī)療成像、財(cái)務(wù)、制造等公司?,F(xiàn)在用GPU深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域是非常廣的,非常了不起的。