在26、27兩日舉行的奧萊利人工智能大會(O’Reilly AI Conference)上,百度硅谷人工智能實驗室高級研究員格雷格•迪亞摩斯(Greg Diamos)和夏朗•納蘭(Sharan Narang)宣布推出開源測試工具DeepBench,對硬件平臺深度學(xué)習(xí)的性能進行評估。
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域,其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像、聲音和文本。通過深度學(xué)習(xí),機器可以解決如視覺構(gòu)析、語音識別和自然語言處理等復(fù)雜的技術(shù)問題。
“現(xiàn)在我們的計算機性能非常有限,因此深度學(xué)習(xí)研發(fā)人員想盡快訓(xùn)練出高效的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”迪亞摩斯博士說道。“提高性能的第一步是測量,所以我們把DeepBench帶進了深度學(xué)習(xí)的范疇,相信通過跟蹤記錄不同硬件平臺的性能,將有助于處理器設(shè)計師更好地優(yōu)化應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的硬件。”
“從初創(chuàng)企業(yè)到行業(yè)巨頭,DeepBench都能識別出其最適宜的深度學(xué)習(xí)硬件平臺。”納蘭博士補充道。“研發(fā)人員在開發(fā)新算法時可以為DeepBench提供新的運算模式,反過來也會顯現(xiàn)平臺自身的性能,借此給硬件設(shè)計師提供一個有效的反饋。”
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