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    谷歌已经All in:AI浪潮下的硬件风暴

      [  中关村在线 原创  ]   作者:王征   |  责编:王征

           CPU在任务处理器里出现两个核心,可以追溯到十多年前的奔腾四时代,刚刚出现的HyperThreaing技术。不过很多年过去,由于CPU的单个核心任务繁重,所以就算是服务器的版本,核心数也不过20多个就基本到头了。

    谷歌已经All in:AI浪潮下的硬件风暴
    GPU更多的核更适合机器学习和AI

           在神经网络出现之后,要用计算机系统去模拟更多的人大脑的神经元,这样神经网络在训练的时候对资源的开销非常大。因为神经网络的特点是节点多,这对于核心不多的CPU来说就需要非常大的服务器集群。但是当时人们发现了显卡,单个显卡上面有很多个单元,正好适合训练人工智能的神经网络。

    谷歌已经All in:AI浪潮下的硬件风暴
    在TitanV当中,英伟达加入了640个张量单元用来加速AI训练速度

    谷歌已经All in:AI浪潮下的硬件风暴
    英伟达的股票过去几年成为投资热点,暴涨了数倍

          而神经网络单个节点并不需要多高的计算能力,这让显卡企业英伟达迅速的推出了针对神经网络、机器学习专用的GPU,过去几年英伟达的股价暴涨数倍。科技巨头们采购的GPU往往以万计,只有这个规模才能满足他们对于探索的需求。

    谷歌已经All in:AI浪潮下的硬件风暴
    DGX-2可以支持单机16个V100GPU

           现在英伟达成为了业内最大的机器学习GPU的供应商,并且英伟达自己也提供DGX系列机器学习服务器,今年的新款可以单机支持16个GPU,过去是8个。可以说英伟达是AI时代最大硬件赢家也不为过。

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    赢家自信的微笑

           这里我们回到开头,Facebook训练围棋程序ELF用了多少个GPU?2000个!英伟达总裁黄仁勋还可以笑很久很久。

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    oa.zol.com.cn true http://oa.zol.com.cn/688/6882881.html report 1190    CPU在任务处理器里出现两个核心,可以追溯到十多年前的奔腾四时代,刚刚出现的HyperThreaing技术。不过很多年过去,由于CPU的单个核心任务繁重,所以就算是服务器的版本,核心数也不过20多个就基本到头了。GPU更多的核更适合机器学习和AI  ...
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