人工智能“脑神经”:神经网络处理器将引领新时代

2016年9月29日     来源:《环球科学》      编辑:zhoujiale      繁体
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人工智能算法运算量到底有多大?想像一下,同样采用了人工智能算法的AlphaGo,需要用到上千块传统处理器(CPU)和上百块图形处理器(GPU)。

  如果AlphaGo采用寒武纪处理器的架构,只需要一台个人电脑大小的主机,就可以运行起来,而且运行速度应该会更快。

 

神经网络处理器

  如何能让一张普通的图片具有艺术性呢?现在,借助一款应用了人工智能算法的手机修图软件Prisma,你可以将任何照片变成名画风格(比如梵高、莫奈、毕加索或宫崎骏风格),且极具艺术品质。连俄罗斯总理梅德韦杰夫都忍不住在社交网站上晒出了一张用Prisma处理过的、有着浓郁铅笔画风格的风景照——滤镜里的莫斯科夜晚。
  
  与普通滤镜不同,Prisma采用深度学习算法,能够利用复杂的人工神经网络,抽象出给定绘画作品里一些高级的隐藏特征,学习画家的绘画风格,再把这个风格“智能”地应用到一张新图片上,是第一款人工智能的平民化应用。不过,美中不足的是,因为人工智能算法计算量极大,用户需要把照片发送到远程的服务器,几十秒后才能看到预览效果。
  
  人工智能算法运算量到底有多大?想像一下,同样采用了人工智能算法的AlphaGo,需要用到上千块传统处理器(CPU)和上百块图形处理器(GPU)。
  
  很显然,在人工智能迎来新一波复兴的今天,传统处理器正成为阻碍人工智能普及的瓶颈。如果没有一款专门为神经网络设计的芯片,既高效、低耗、体积小,还能够嵌入智能终端设备,我们就无法与人工智能真正“亲密接触”。好消息是,今年3月,一家刚刚成立的芯片设计公司——寒武纪公司(中国科学院计算技术研究所下属的产业化公司),已经发布了世界上第一款神经网络处理器指令集(Cambricon),而且正走在商业化的路上。
  
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