人工智能不再是未来 如何实现机器学习?

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      随着科学技术的迅猛发展,人们想用机器做越来越多的事,人们能做的,不能做的,懒得做的,统统都想让机器来帮助完成。“”这个曾经只能出现在好莱坞科幻电影里的事,已经变得不再遥远,而这一研究也都在各行各业开始启动。在通往的路上,机器学习是核心,与传统电脑的计算模式不同,机器学习是将输入和结果告诉电脑,由电脑来识别规则、产生程序,从而承担大量的编程工作。

      谈到机器学习,我们很容易想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情,这件事展现了大数据云时代机器学习的强大实力。尽管如此,目前机器学习仍然在早期探索阶段,但其巨大潜力早已经受到各方关注。借着当今风靡全球的“大数据”春风,作为领域重要方向的机器学习,逐渐成为技术创新的生力军。

  机器学习前景这么好,我们靠什么去实现呢?两个核心:首先是必须具备足够强大的数据库;其次,必须具备足够强大的计算能力。随着数据采集技术的飞速发展,每一个从网络获取信息的用户,都成为提供新的信息的源头,数据源的日益丰富引发数据规模爆炸性增长。大规模数据一方面为精准定位用户需求提供更多可能性,但也为快速有效处理数据带来更多的挑战。采用GPU方式能很好处理深度神经网络问题,因为机器学习算法通常需要海量计算来处理数据(图像、文本等),和提取数据对象的确定特征。尤其是在训练阶段,模型或算法为了调整精度,需要处理大量数据。而GPU是非常擅长于管理一些比较复杂的数据,像视频、音频的数据等。

1.1

如今,GPU加速技术已经应用在了社会的方方面面,除了传统的科研院所和高校教育机构之外,包括游戏、汽车、医疗、勘探、VR和互联网等各行各业中都出现了GPU加速的身影。

  人们利用GPU来训练这些深度神经网络,所使用的训练集大得多,所耗费的时间大幅缩短,占用的数据中心基础设施也少得多。GPU还被用于运行这些机器学习训练模型,以便在云端进行分类和预测,从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。宝德作为国内首屈一指的HPC解决方案提供商,基于对市场的敏感度与洞察力,在拥抱深度学习和机器学习上非常积极。针对各类客户对于GPU服务器的不同需求层层细分,宝德在2015年将8款全新一代高密度GPU加速计算服务器隆重推向市场,以充分满足不同客户不同应用场景的使用需求。

  宝德推出的全新一代高密度GPU加速计算服务器适用于高性能计算、数据挖掘、机器学习、大数据分析、互联网、金融等关键应用场景,为各行业客户提供了全方位的计算解决方案,通过GPU承担部分预算量繁重且耗时的代码,为运行在CPU上的应用程序加速,足以帮助企业完成更多计算任务、处理更大数据集、缩短应用运行时间。

  GPU加速计算服务器将是实现机器学习和人工智能的必由之路。只有具备强大的研发能力和高度的市场敏感度和洞察力的服务器厂商才能快速拥抱这场人工智能革命,满足市场需求。

2.2

 

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