自動(dong)駕駛、智(zhi)能(neng)機器人、新材料發現、醫藥科學、醫學影像分析……人工智(zhi)能(neng)時代的科學研究極(ji)度依賴算(suan)力支持(chi)。

提供(gong)算力的(de)硬件芯片廠商(shang)中，首屈一指當屬英(ying)偉達(da)。如(ru)果不說幾句GPU和英(ying)偉達(da)，都不好意思跟別人說自己(ji)是(shi)做人工智能的(de)，而在人工智能領域，獲(huo)得英(ying)偉達(da)的(de)相(xiang)關認證，也是(shi)業界備受矚目的(de)事情，這(zhe)代(dai)表了行業上游對技(ji)術、架構、賽道的(de)肯定。

什么是深度學習?

在人工智能領域(yu)，機器(qi)學(xue)習是(shi)其中的(de)一(yi)個技術流派，通過從已知(zhi)(zhi)樣本(ben)中提煉規律(lv)來獲得判(pan)斷未(wei)知(zhi)(zhi)樣本(ben)的(de)智能;深(shen)度(du)學(xue)習則是(shi)機器(qi)學(xue)習的(de)一(yi)種，它所學(xue)習出來的(de)模(mo)型是(shi)深(shen)度(du)神經網(wang)絡。

深度(du)學習是一種(zhong)特殊的(de)機器學習，在語音和(he)圖像(xiang)識別方(fang)面取得的(de)效果(guo)，遠遠超(chao)過先前相關技術。它(ta)通過學習將世界表示為嵌(qian)套的(de)概念(nian)(nian)層次(ci)結構來實現強(qiang)大的(de)功(gong)能和(he)靈活性，每個概念(nian)(nian)都是根(gen)據更簡單的(de)概念(nian)(nian)進行(xing)定義的(de)，而(er)更抽(chou)象(xiang)的(de)表示則用不(bu)那(nei)么抽(chou)象(xiang)的(de)概念(nian)(nian)計算出(chu)來。

深度學習(xi)算(suan)法分「訓練」和「推理」兩(liang)個過程。簡單(dan)來講，人工智(zhi)能需要以(yi)大數(shu)據(ju)為(wei)基礎，通過「訓練」得到各種(zhong)參數(shu)(也就(jiu)是(shi)模(mo)(mo)型(xing))，然后把(ba)模(mo)(mo)型(xing)傳(chuan)遞(di)給「推理」部分，得到最終結果。

CPU和GPU

無論是CPU還是GPU，在(zai)進(jin)行計(ji)算(suan)(suan)(suan)時(shi)，都需要(yao)用核(he)心(Core)來(lai)做(zuo)算(suan)(suan)(suan)術邏(luo)輯運算(suan)(suan)(suan)，比如加減(jian)乘。核(he)心中(zhong)有(you)ALU(邏(luo)輯運算(suan)(suan)(suan)單元)和寄存器等(deng)電路。在(zai)進(jin)行計(ji)算(suan)(suan)(suan)時(shi)，一(yi)個核(he)心只能順序執行某(mou)項任務。所以(yi)為了(le)同(tong)時(shi)并(bing)行地處理更(geng)多(duo)任務，芯片公司(si)開(kai)發出了(le)多(duo)核(he)架構，只要(yao)相(xiang)互(hu)之間沒有(you)依賴，每個核(he)心做(zuo)自己的事情(qing)，多(duo)核(he)之間互(hu)不干擾，就可以(yi)達(da)到并(bing)行計(ji)算(suan)(suan)(suan)的效果，極大縮(suo)短計(ji)算(suan)(suan)(suan)時(shi)間。

GPU與深度學習

與大多(duo)機(ji)器學習算法(fa)一(yi)樣，深度學習依賴(lai)于數學和(he)(he)統計(ji)學計(ji)算。人(ren)工神經(jing)網(wang)絡(ANN)，卷積神經(jing)網(wang)絡(CNN)和(he)(he)循環(huan)神經(jing)網(wang)絡(RNN)是一(yi)些現代深度學習的實現。

這些算(suan)法都(dou)有以下(xia)基本運算(suan)：

矩陣相乘(cheng)：所有的深度學習模型中都包括(kuo)這一運(yun)算(suan)，計算(suan)十(shi)分(fen)密集(ji)。

卷積：也(ye)是深(shen)度學習中常用的(de)運(yun)(yun)算，占用了模型中大部分的(de)浮點運(yun)(yun)算。上節(jie)中提到(dao)，GPU在進行(xing)圖像渲染時間需要處理每秒大量的(de)矩陣乘法運(yun)(yun)算，

下(xia)圖(tu)是(shi)一個簡(jian)單(dan)直(zhi)觀的(de)(de)例子：將一幅圖(tu)像倒(dao)置，在我們肉(rou)眼(yan)看來是(shi)一幅連續的(de)(de)圖(tu)形，在GPU看來實際上是(shi)由(you)多個離(li)散(san)的(de)(de)像素組成(cheng)，將圖(tu)像倒(dao)置實際上對每個像素做(zuo)矩陣乘法。

當然這只是(shi)一個簡單的(de)例子(zi)，實(shi)際上(shang)的(de)3D渲染處理的(de)數據(ju)比這更(geng)多也更(geng)加(jia)復(fu)雜。

深(shen)(shen)度學(xue)習(xi)同樣需(xu)要并行處理，因為神經(jing)網(wang)絡是(shi)一種典型的(de)并行結(jie)構，每個(ge)節(jie)點的(de)計算簡單且獨立，但(dan)是(shi)數據龐大，通常深(shen)(shen)度學(xue)習(xi)的(de)模型需(xu)要幾(ji)百(bai)億甚至(zhi)幾(ji)萬億的(de)矩陣運(yun)算。

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