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GPU加速创新深度学习和人工智能技术与应用

  • 魏淑芳
安提国际总经理罗智荣。

DIGITIMES企划

安提国际 (Aetina Corporation) 总经理罗智荣,以「NVIDIA GPU在深度学习和人工智能技术与案例应用」做主题演说。他指出机器学习是人工智能的一项分支,而深度学习是机器学习中最快速成长的领域,产业界一直在使用GPUs来执行深度学习(Deep Learning),并且在图象分类、视频分析、语音识别和自然语言处理有突破性的进展。

而NVIDIA运用GPU加速深度学习运算的技术居领导地位,近年获得谷歌、脸书、微软、百度等业者采用,从2013到2015短短两年内,与NVIDIA合作进行深度学习的业者超过3,400家,成长35倍。

罗智荣指出从1946年ENIAC用途计算火炮落点,1957年类神经网络学说的提出,到1997年IBM深蓝(DeepBlue)击败围棋好手,过去人工智能所需的硬件资源与设备体积庞大,因而沈寂一段时间;2016年3月体积约4个机柜的谷歌AlphaGo击败韩国围棋好手,以GPU为处理核心,透过大数据搜集资料并分析,进行机器学习后展现人工智能的威力。

安提国际累积多年GPU应用解决方案的实力,针对GPU加速深度学习应用,提供软、硬件集成服务,从NVIDIA的TEGRA X1/K1行动处理器的模块与应用载板 (TX1/TK1 Carrier、TK1 ComE、TX1 SoM),并提供iNAVI软件客制服务、EIOA(Extension I/O Access)多元化I/O扩充服务等。

目前旗下客户已导入像具备12只摄影机、商业探勘的无人机、无人潜水载具,大陆具自我学习、医疗级的超音波3D/4D影像成形系统、侦防雷达系统,与自驾车等产品内部。安提国际秉持深耕与专注于通用GPU (GPGPU) 运算的应用领域,成功地协助客户有效集成高效能图象处理能力与其垂直市场的应用需求。

接著由NVIDIA资深业务经理戴宏展,阐述运用GPGPU深度学习技术的细节。自2006年推出CUDA,琢磨AI十年磨一剑的NVIDIA。从2011年IBM华生(Watson)超级计算机,2014年NVIDIA公布CUDA Deep Neural Network函式库(CuDNN),2015丰田投资10亿美元建立AI实验室,谷歌自驾车累积驾驶百万哩,到2016年NVIDIA DGX-1深度学习超级计算机推出,引爆产业竞逐AI人工智能。

戴宏展指出,目前聚焦于AI新创业者数超过1,000家,累积创投金超过60亿美元,其中超过100家业者是一开始就以AI深度学习技术开发产品,应用于互联网/云端运算、医疗生物、媒体娱乐的内容查找、保全防护与自驾车等领域。

而知名IBM华生、谷歌TENSORFLOW、PreferedNetworks的CHAINER、微软CNTK、脸书TORCH、蒙特利大学THEANO、柏克莱大学CAFFE与牛津大学MATCONVNET等技术,均根基在NVIDIA CUDA的加速运算平台架构上。预估到2020年全球有40亿联网用户与250亿联网装置,在500兆亿位元组大数据分析,创造出4兆美元的市场规模。

戴宏展提到在工业物联网(IIoT)这部份,如探勘、物流、智能工厂、智能仓储与智能操作上,NVIDIA提出端点对端点的物联网架构(END TO END IOT)-具备AI深度学习技术的Jetson TX-1模块,及针对自驾车辅助驾驶的Drive PX-2平台,加速远程感测、机器人挑选与拿取、自驾车ADAS先进辅助驾驶系统,与影像分析/医疗诊断等应用领域。

戴宏展列举像台湾工研院正以Drive PX2平台来进行自驾车与相关应用的研发;监控摄影机业者导入深度学习技术后,在物件影像辨识度的提升;VIDI运用深度学习技术提升设备机台的机器视觉辨识率,以及亚马逊与合作伙伴合作,开发具备视觉、用于仓储货物分拣应用的机器人手臂等。