《失控玩家》爆火背后:什么才是拥抱人工智能的正确姿势?
谈到暑期档最火爆电影
非《失控玩家》莫属
随着这匹最大黑马杀出重围
主人公“Guy”也当仁不让地成为
这个暑期档的“最强玩家”
然而,像Guy这样拥有完全意识的人工智能
目前还只处在我们的想象之中
受制于硬件发展水平
仅是最常见深度学习中的建模与部署就需要消耗大量时间
如何才能正确拥抱人工智能
将我们的工作从重复中解救出来?
话不多说,下滑带你一窥究竟
一
为什么说人工智能无法回避深度学习?
以主流观点而论,机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制解释数据的一种机器学习技术。作为目前应用最广泛、传播最火热的人工智能概念之一,深度学习是当之无愧的“AI显学”。
深度学习也是可以在理论上将《失控玩家》中的NPC赋予创造力和具备深度学习能力的技术。深度学习技术的普及所带来人工智能技术爆发,正是网络平行世界“元宇宙”能够走上台前的关键。
二
是什么在阻挡机器进行深度学习?
深度学习的最大优点之一,在于它的应用领域(视觉、自然语言,语音、RL等)共享大多数技术。换言之,当你曾在计算机视觉深度学习领域工作过,很快也就能在自然语言处理中上手。因此,深度学习应用中的实际建模也就格外重要。
对于任何神经网络来说,深度学习模型的训练阶段都是最耗费资源的任务,构建深度学习模型需要大量的训练数据,才能展现出神奇的智能效果。
另一方面,无论是TensorFlow、Pytorch还是国产的PaddlePaddle飞桨,主流深度学习框架都需要消耗大量的GPU、硬盘CPU等硬件保证训练速度。戴尔Precision 3561工作站无疑正是专业人士在日常进行深度学习建模的有力武器。
1
关键中的关键,核心中的核心:高能GPU
GPU的选择在深度学习系统中较为关键
它将从根本上决定深度学习体验
深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型
而深度学习中的高度并行的神经网络计算
正是GPU擅长的方向
由此,GPU在深度学习尤其是计算机视觉方面
得到了广泛的应用
在戴尔Precision 3561工作站显卡、特别是全新Turing架构Tensor Core硬件加速的帮助下,用户使用TensorFlow进行复杂的深度学习训练时,不仅可有效提升收敛速度、缩短训练时间,使得相同总训练时间内的迭代次数变多,从而提升准确率,更能使训练次数变多,从而增加尝试不同超参数的机会。
2
数据运算的有力支撑:高速SSD硬盘
在使用Caffe进行图像、视频的深度学习时
训练数据对训练结果有至关重要的影响
数据处理量大
且经常使用自动数据标注功能
如果硬盘读取文件的速度较慢
硬盘就会成为深度学习过程中明显的瓶颈
大幅延长训练时间
3
隐秘的运算助手:高频CPU
CPU对于深度学习同样不可忽视
TensorFlow、MXNet、Pytorch都有CPU版本
但我们还是更多选择主流的GPU版本
即使GPU进行深度学习运算时CPU的承载计算很少
但CPU仍然需要处理以下事情
在代码中写入、读取变量、执行指令
启动在GPU上函数调用、创建小批量数据、数据传输
如果忽视它们
运算速度也最终会忽视你
戴尔Precision 3561 AI伙伴型工作站
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