GTC China 2018:人工智能深度学习创造未来
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GTC China 2018:人工智能深度学习创造未来

时间:2018-11-29

【PConline 资讯】今年10月,英伟达发布了一款针对数据科学和机器学习的GPU加速平台——RAPIDS,它能够帮助超大规模的公司提高分析海量数据的速度,从而更加精准的预测业务。

在本届GTC China 2018大会上,英伟达特别举办了媒体讲解会,详细介绍了RAPIDS的工作原理以及市场受众。尤其值得一提的是DLI——深度学习学院,目前有12万的开发者正在接受了英伟达人工智能的培训。

揭秘英伟达RAPIDS平台

数据科学在2010年变得非常兴盛,正好是在那个节点摩尔定律不再像以前那么管用了。2010年CPU的速度足够快的已经可以支持人工智能和机器学习了,但是在那之后大数据发展的非常快,CPU却没有更快的速度发展,以至于到现在CPU能够去处理的机器学习内容和实际上所需要的数据科学家需要的算力,两者有很大的鸿沟。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾表示,“数据分析和机器学习是高性能计算市场中最大的细分市场,不过目前尚未实现加速。全球最大的行业均在海量服务器上运行机器学习算法,目的在于了解所在市场和环境中的复杂模式,同时迅速、精准地做出将直接影响其决策的预测。”

有了RAPIDS之后,就可以把深度学习的能力扩展到其它领域、大数据的领域。深度学习对于非结构化数据比较好,比如:语音、视频、图片,但是机器学习是要用于结构性的数据。

RAPIDS是什么?一个完全开源的软件平台。要用三个关键词来概括,那就是面向数据科学和机器学习、开源和软件平台。人们使用RAPIDS一般出于两个原因:一是数据科学家,希望自己的工作做得更快;二是不用学其他的软件,利用已有软件足矣。

RAPIDS希望帮助企业以“前所未有”的速度分析海量数据并进行精准的业务预测,用户只需要进行非常小代码的变化量,将典型训练时间从数天减少到数小时,或者从数小时减少到数分钟。这给数据科学家带来了极大的信心。

据悉,RAPIDS首次为数据科学家提供了他们需要用来在GPU上运行整个数据科学管线的工具。最初的RAPIDS基准分析利用了XGBoost机器学习算法在NVIDIA DGX-2 系统上进行训练,结果表明,与仅有CPU的系统相比,其速度能加快50倍,大大提高效率,节省时间。

解决方案架构与工程团队副总裁Marc Hamilton在解答记者提问时特别举了一个真实案例。在中国或者别的大的国家,政府的卫生部门会从医院、医生和患者那里收取数据,来探讨“人是怎么样可以生病的”。在冬天的时候,不管是人的流感,亦或是禽流感,它们的传播速度都是非常快的。在中国的挑战就在于人口超过10亿的国家,大家去医院,医院是不够的。政府就可以用XGBoost,在去医院的造访人来寻找规律。如果去处理这些数据需要花4个月的时间就没有用了,因为到夏天的话大家都很健康,“流感季”也结束了。所以如果用已有的机器学习改三行代码,然后用数据跑一遍,只需要花4个小时而不是4个月的话,今天就可以给人发出警告,现在是很糟糕的流感季节,大家尽量不要出去。

华大基因世界上最大的基因组也使用英伟达RAPIDS XGBoost对癌症特异性肽和正常肽进行分类,比在CPU上快10倍。

目前,英伟达云上有600个应用程序,它们都是基于GPU加速,并且加速有不同的方式。

深度学习学院助力AI开发者

在越来越多的领域中,深度学习方面的专长将成为核心技能。为了能够将世界上最为领先的深度学习和AI技术带给整个开发者群体,英伟达在2016年成立了深度学习学院。

英伟达深度学习学院通过培训研究人员开发者以及数据科学家,用深度学习的方式来解决面临最具挑战性的问题。通过建立实验室,开发课程,让数据科学家、研究人员和开发者能够用亲身实践的方式去学习深度学习。

英伟达开发者计划全球副总裁Greg Estes 强调,“GPU之上,如果没有软件、没有应用程序,那么没人会买你的GPU。因此,在我的眼里,开发者是最重要的,所以我们花很大的力气关注开发者的社区”。

英伟达的开发者计划有四个方面,分别是“开发者计划”、“深度学习学院”、“英伟达GPU云”和初创加速计划。截至目前,开发者社区人数已经超过100万,有60万个GPU相关的应用程序。

除了人工智能,DLI还提供一些其他课程,包括无人驾驶汽车、健康、卫生、金融服务、娱乐及安全城市。为了方便,他们把所有课程放在云端,开发者使用普通的笔记本电脑就能学习,并且DLI还提供亲手操作的环境,让所有开发者能够从深度学习学院中学到的不同的技术、不同的工作、不同的数据。

Greg Estes介绍,“我们会教你怎样利用数据、利用人工智能框架,让它对图像进行识别、分类,以及如何把这些学习知识,开发到一个应用程序中。”他还提到,不同的人工智能应用程序,它们会使用不同的神经网络,例如图像识别用CNN,机器人学动作会用到强化学习神经网络等。

英伟达越来越注重国内的AI开发者,众所周知中国是人工智能非常重要的一个市场。“初创加速计划”就是针对开发者的“,目前已有将近四千人加入。

英伟达在国内还有多家认证合作伙伴,训练超过9000人,其中已有100个开发者获得了认证。2019年在中国获得培训的开发者会超过10000人。

另外,英伟达还通过“DLI校园大使计划”,通过认证的教职人员和研究者向学生人员和教学人员免费教授DLI课程。目前,中国已有11位“校园大使”,共培训出500多名学生、教职人员和研究人员。

IDC的数据预测,两年以后,也就是到2020年,80%的应用里面都会含有AI的成分。不得不说,英伟达这盘棋下的真大!