自動駕駛、智能機器人、新材料發現、醫藥科學、醫學影像分析……人工智能時代的科學研究極度依賴算力支持。

什么是深度學習?

在人工智能領域，機器學習是其中的一個技術流派，通過從已知樣本中提煉規律來獲得判斷未知樣本的智能;深度學習則是機器學習的一種，它所學習出來的模型是深度神經網絡。

深度學習是一種特殊的機器學習，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。它通過學習將世界表示為嵌套的概念層次結構來實現強大的功能和靈活性，每個概念都是根據更簡單的概念進行定義的，而更抽象的表示則用不那么抽象的概念計算出來。

深度學習算法分「訓練」和「推理」兩個過程。簡單來講，人工智能需要以大數據為基礎，通過「訓練」得到各種參數(也就是模型)，然后把模型傳遞給「推理」部分，得到最終結果。

CPU和GPU

無論是CPU還是GPU，在進行計算時，都需要用核心(Core)來做算術邏輯運算，比如加減乘。核心中有ALU(邏輯運算單元)和寄存器等電路。在進行計算時，一個核心只能順序執行某項任務。所以為了同時并行地處理更多任務，芯片公司開發出了多核架構，只要相互之間沒有依賴，每個核心做自己的事情，多核之間互不干擾，就可以達到并行計算的效果，極大縮短計算時間。

GPU與深度學習

與大多機器學習算法一樣，深度學習依賴于數學和統計學計算。人工神經網絡(ANN)，卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)是一些現代深度學習的實現。

這些算法都有以下基本運算：

矩陣相乘：所有的深度學習模型中都包括這一運算，計算十分密集。

卷積：也是深度學習中常用的運算，占用了模型中大部分的浮點運算。上節中提到，GPU在進行圖像渲染時間需要處理每秒大量的矩陣乘法運算，

一個簡單直觀的例子：將一幅圖像倒置，在我們肉眼看來是一幅連續的圖形，在GPU看來實際上是由多個離散的像素組成，將圖像倒置實際上對每個像素做矩陣乘法。

當然這只是一個簡單的例子，實際上的3D渲染處理的數據比這更多也更加復雜。

深度學習同樣需要并行處理，因為神經網絡是一種典型的并行結構，每個節點的計算簡單且獨立，但是數據龐大，通常深度學習的模型需要幾百億甚至幾萬億的矩陣運算。

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