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从大数据到认知计较,将来需要更强的计较本领

来源:新闻门户     作者:华夏门户     浏览:次     发布时间:2021-08-30
摘要:认知计较是IBM提出的观念,认为“认知计较”是通过与人的自然语言交换及不绝地进修,从而辅佐人们做到更多的系……

中国IDC圈3月14日报道:认知计较是IBM提出的观念,认为“认知计较”是通过与人的自然语言交换及不绝地进修,从而辅佐人们做到更多的系统,是从硬件架构到算法计策、从措施设计到行业专长等多个学术规模的团结,可以或许使人们更好地从海量巨大的数据中得到更多洞察,从而做出更为精准的决定。IBM清晰地把认知计较界说为——具备局限化进修、按照方针推理以及与人类自然互动本领的系统。

认知计较和大数据阐明有何区别?

大数据阐明属于认知计较的一个维度。与大数据对比,认知计较的范畴更广、技能也更为先进。

认知计较和大数据阐明有雷同的技能,好比大量的数据、呆板进修(MachineLearning)、行业模子等,大数据阐明更多强调的是得到洞察,通过这些洞察举办预测。另外,传统的大数据阐明会利用模子可能呆板进修的要领,但更多的是靠专家提供。

对付认知计较而言,洞察和预测只是个中的一种。可是,认知计较更为强调人和呆板之间自然的交互,这些维度都不是传统的大数据阐明所强调。

另外,认知计较今朝生长很快的一个规模为深度进修(DeepLearning),它的进修要领与传统要领差异,更多的是基于大量的数据通过自学的方法获得这样的模子,而不需要许多的工钱过问,这个从进修要领来媾和大数据阐明有许多差异的处所。

CPU、GPU、ASIC等传统计较资源的瓶颈

近十年来,人工智能又到了一个快速成长的阶段。深度进修在其成长中起到了国家栋梁的浸染,尽量拥有强大的模仿预测本领,深度进修还面对着超大计较劲的问题。在硬件层面上,GPU、ASIC、FPGA都是办理复杂计较劲的方案。

在2006年的时候,人们照旧用串行处理惩罚器处理惩罚呆板进修的问题,其时Mutch 和 Lowe开拓了一个东西FHLib(feature hierarchy library)用来处理惩罚hierarchical 模子。对付CPU来说,它所要求的编程量是较量少的而且有可迁移性的长处,可是串行处理惩罚的特点酿成了它在深度进修规模的缺点,而这个缺点是致命的。时至今天,据2006年已经已往了十年,已往的十年集成电路的成长照旧遵循着摩尔定律,CPU的机能获得了极大的晋升,然而,这并没有让CPU再次走入深度进修研究者的视野。尽量在小数据集上CPU能有必然的计较本领表示,多核使得它可以或许并行处理惩罚,然而这对深度进修来说照旧远远不足的。

GPU:固然走进了研究者的视线,对比于CPU,GPU的焦点数大大提高了,这也让它有更强大的并行处理惩罚本领,它尚有越发强大的节制数据流和储存数据的本领。在 Chikkerur举办了CPU和GPU在处理惩罚方针识别本领上的不同,最终GPU的处理惩罚速度是CPU的3-10倍。

ASIC:专用集成电路芯片(ASIC)由于其定制化的特点,是一种比GPU更高效的要领。可是其定制化也抉择了它的可迁移性低,一旦专用于一个设计好的系统中,要迁移到其它的系统是不行能的。而且,其造价奋发,出产周期长,使得它在今朝的研究中是不被思量的。

FPGA是计较的将来?

FPGA:FPGA在GPU和ASIC中取得了衡量,很好的分身了处理惩罚速度和节制本领。一方面,FPGA是可编程重构的硬件,因此对比GPU有更强大的可调控本领;另一方面,与日增长的门资源和内存带宽使得它有更大的设计空间。更利便的是,FPGA还省去了ASIC方案中所需要的流片进程。FPGA的一个缺点是其要求利用者能利用硬件描写语言对其举办编程。可是,已经有科技公司和研究机构开拓了越发容易利用的语言好比Impulse Accelerated Technologies Inc. 开拓了C-to-FPGA编译器使得FPGA越发贴适用户的利用,耶鲁的E-Lab则开拓了Lua剧本语言。这些东西在必然水平上缩短了研究者的开拓时限,使研究越发简朴易行。

Linux On Power+GPU+FPGA=面向将来的认知计较

创新的Linux on power团结FPGA、GPU的计较模式,这也许是面向将来的认知计较最佳架构。

IBM在2015年公布了与FPGA芯片设计商Xilinx举办“为期数年的计谋协作”。两家公司将联起手来,通过OpenPOWER Foundation致力于找到更好的要领处理惩罚呆板进修、网络成果虚拟化(NFV)、基因、高机能计较和大数据阐明等应用措施。

IBM的开拓人员将针对OpenStack、Docker和Spark成立办理方案仓库,团结了基于POWER的处事器,并具备Xilinx FPGA加快器。

另外,McCredie还公布该公司将把POWER 8芯片同Nvidia Tesla K80 GPUs团结在一起,利用NVIDIA的高速NVLINK互联。两家OEM——Penguin Computing和E4 Engineering将会把基于OpenPOWER设计理念的系统推向市场。

据IBM内部测试显示,与基于英特尔E5-2699 V3处理惩罚器的处事器对比,新Power Systems LC处事器可以或许以不到前者一半的本钱运行Twitter简讯阐明、网页视图显示等数据麋集型事情负载,为客户每一美元的本钱支出提供领先于前者2.3倍的机能。凭借其高效率的设计,LC处事器在沟通的机排斥间里可以或许比基于英特尔处理惩罚器的同等处事器多运行94%的Spark社交媒体事情负载。

责任编辑:华夏门户

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