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机器学习成长速度惊人,FPGA和ASIC芯片有望成为新主力
2017-12-26 16:37:37
来源:
未知
在2016年初,机器学习仍被视为科学实验,但目前则已开始被广泛应用于数据探勘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、语音和手写识别、战略游戏与机器人等应用领域。在这短短一年的时间内,机器学习的成长速度超乎外界预期。
Deloitte Global 最新的预测报告指出,在 2018 年,大中型企业将更加看重机器学习在行业中的应用。和 2017 年相比,用机器学习部署和实现的项目将翻倍,并且 2020 年将再次翻倍。
目前,有越来越多的类型开始丰富“
AI
芯片
”这个新名词,包括
GPU
、
CPU
、
FPGA
、ASIC、TPU、光流
芯片
等。据 Deloitte 预测,2018 年,
GPU
和
CPU
仍是机器学习领域的主流
芯片
。
GPU
的市场需求量大概在 50 万块左右,在机器学习任务中对
FPGA
的需求超过 20 万块,而 ASIC
芯片
的需求量在 10 万块左右。
值得注意的是,Deloitte 称,预计到 2018 年底,超过 25% 的数据中心中用来加速机器学习的
芯片
将为
FPGA
和 ASIC
芯片
。可见,
FPGA
、ASIC 有望在机器学习领域中实现崛起。
实际上,一些较早开始使用
FPGA
、ASIC
芯片
加速的用户,主要是将它们运用机器学习的推论(inference)任务上,但不久之后,
FPGA
、ASIC
芯片
在模组训练工作上也将能有所发挥。
在 2016 年,全球
FPGA
芯片
的销售额已经超过40亿美元。而在 2017 年年初报告《 Can
FPGA
s Beat
GPU
s in Accelerating Next-Generation Deep Neural Networks? 》中,研究人员表示在某些情况下,
FPGA
的速度和运算力可能比
GPU
还要强。
目前,像是亚马逊(Amazon)的AWS与微软(Microsoft)的Azure云端服务,都已引进
FPGA
技术;国内的阿里巴巴也宣布与
英特尔
(Intel)合作,利用Xeon-
FPGA
平台加速云端应用;
英特尔
近来不断强调,数据中心可通过
FPGA
调整云端平台,提升机器学习、影音数据加密等工作的执行效率。
此外,ASIC 虽然是只执行单一任务的
芯片
,但目前 ASIC
芯片
的制造厂商很多。在2017 年,整个产业的总收益大约在 150 亿美元左右。据悉,Google 等厂商开始将 ASIC 运用在机器学习,以 TensorFlow 机器学习软件为基础的
芯片
也已问世。
Deloitte 认为,
CPU
与
GPU
的结合,对机器学习发展的推动产生了很大的助力。如果未来各种
FPGA
与 ASIC 解决方案也能在提升处理速度、效率与降低成本方面发挥足够影响力,那么机器学习应用将可再次出现爆炸性的进展。
关键词:
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