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富士通實(shí)驗(yàn)室有限公司日前宣布了一項(xiàng)新的“內(nèi)容感知計(jì)算”技術(shù)的開(kāi)發(fā),該技術(shù)可以在提高計(jì)算速度的同時(shí)控制準(zhǔn)確性。該技術(shù)是為響應(yīng)AI技術(shù)的發(fā)展和普及對(duì)計(jì)算能力的不斷增長(zhǎng)的需求而開(kāi)發(fā)的。
將這項(xiàng)新技術(shù)應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)有望將計(jì)算速度提高十倍,從而使將AI用于更廣泛的未來(lái)應(yīng)用程序變得更加容易。
發(fā)展背景
近年來(lái),人工智能技術(shù)在圖像識(shí)別和語(yǔ)音翻譯等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用導(dǎo)致對(duì)處理能力的需求不斷增加,使現(xiàn)有技術(shù)難以承受極限。為響應(yīng)這種趨勢(shì),已經(jīng)開(kāi)發(fā)了針對(duì)這種性質(zhì)的AI應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化的新型GPU和專(zhuān)用處理器。根據(jù)特定的應(yīng)用程序,可以在各種環(huán)境中計(jì)算AI任務(wù),范圍從云環(huán)境到邊緣計(jì)算上下文。提供穩(wěn)定性和快速處理能力的技術(shù)將越來(lái)越有必要提供處理苛刻的AI任務(wù)所需的計(jì)算能力。
問(wèn)題
圖形處理單元(GPU)和專(zhuān)用處理器提高了計(jì)算性能,但是還沒(méi)有趕上AI的計(jì)算需求。作為進(jìn)一步簡(jiǎn)化AI任務(wù)性能的一種手段,人們對(duì)減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)和提高速度的技術(shù)的興趣日益濃厚。
例如,在深度學(xué)習(xí)中計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時(shí),一種實(shí)現(xiàn)更高性能速度的方法是將運(yùn)算精度從32位降低到8位,并執(zhí)行4次并行運(yùn)算。不幸的是,如果均勻地降低操作精度,則操作結(jié)果也會(huì)惡化。
因此,受過(guò)訓(xùn)練的專(zhuān)家必須努力確定應(yīng)該通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)來(lái)降低哪個(gè)區(qū)域的計(jì)算精度。這種方法證明調(diào)整很耗時(shí),每當(dāng)輸入數(shù)據(jù)或執(zhí)行環(huán)境發(fā)生變化時(shí)都需要重新調(diào)整。
關(guān)于最新技術(shù)
為了克服這些挑戰(zhàn),富士通開(kāi)發(fā)了“內(nèi)容感知計(jì)算”技術(shù),該技術(shù)可自動(dòng)控制并加快計(jì)算精度。這可以在包括GPU,CPU,云和邊緣在內(nèi)的各種執(zhí)行環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更快的AI處理。該技術(shù)的特征如下。
1.自動(dòng)減少技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常具有數(shù)值范圍,其中隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)行,每一層都收斂到相似的數(shù)值。根據(jù)計(jì)算過(guò)程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一層數(shù)值范圍的分布,根據(jù)學(xué)習(xí)情況確定計(jì)算精度的應(yīng)用程度,例如分布寬時(shí)位寬,而分布寬時(shí)位寬。學(xué)習(xí)是先進(jìn)的和融合的(圖1)。這使得深度學(xué)習(xí)的速度比以前快三倍,同時(shí)減少了計(jì)算結(jié)果的下降。
2.同步緩解技術(shù),可在并行環(huán)境中以性能波動(dòng)實(shí)現(xiàn)高速執(zhí)行
在云環(huán)境或許多應(yīng)用程序共享CPU的其他環(huán)境中,由于通信沖突,處理中斷等,對(duì)某些節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)可能會(huì)存在明顯的延遲。另一方面,在并行處理的每個(gè)操作中,估計(jì)終止處理時(shí)的處理時(shí)間的減少以及對(duì)操作結(jié)果的影響程度,并且控制每個(gè)操作的終止時(shí)間,使得可以最大程度地減少處理時(shí)間而不會(huì)惡化操作結(jié)果。這可實(shí)現(xiàn)更快的并行處理,從而使深度學(xué)習(xí)計(jì)算中的確認(rèn)性能快3.7倍。
特效
最終,新開(kāi)發(fā)的技術(shù)“ Content-Aware Computing”可以將AI任務(wù)的處理速度提高多達(dá)10倍。通過(guò)將此技術(shù)整合到AI框架和庫(kù)中,可以使用具有內(nèi)置低位計(jì)算功能的GPU和CPU加快云環(huán)境和數(shù)據(jù)中心中的AI處理。
未來(lái)的計(jì)劃
展望未來(lái),富士通的目標(biāo)是將該技術(shù)整合到一個(gè)廣泛使用的AI框架中,并將成為使用深度學(xué)習(xí)執(zhí)行AI服務(wù)的基礎(chǔ)。
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