Краткое руководство по xPU для ускорителей искусственного интеллекта
краткий обзор различных аппаратных ускорителей искусственного интеллекта, разработанных за последние несколько лет: помимо знакомых нам ЦП / графических процессоров, у нас, похоже, много xPU, связанных с аппаратными ускорителями искусственного интеллекта: от A до Z, буква еще не использовались для вашего дизайна xPU?
Введение в изучение дерева решений
От Kaggle до учебных классов - один из первых уроков машинного обучения связан с деревьями решений. Основное внимание уделяется деревьям решений потому, что они не так сложны с математической точки зрения по сравнению с другими подходами к машинному обучению, и в то же время обеспечивают разумную точность при решении задач классификации.
Уроки моих первых двух лет исследований в области искусственного интеллекта
«Мой друг, который собирается начать карьеру в области исследований в области искусственного интеллекта, недавно спросил, что я хотел бы знать, когда начинал два года назад. Ниже приведены некоторые уроки, которые я усвоил. Они варьируются от общих жизненных уроков до относительно конкретных уловок торговли искусственным интеллектом. Я надеюсь, что другие сочтут их полезными ».
Сравнение Google TPUv2 с Nvidia V100 в ResNet-50
Компания Google недавно добавила в свое облачное предложение Tensor Processing Unit v2 (TPUv2), специально разработанный микрочип для ускорения глубокого обучения. TPUv2 - это второе поколение этого чипа и первый общедоступный ускоритель глубокого обучения, который может стать альтернативой графическим процессорам Nvidia. Недавно мы сообщили о нашем первом опыте и получили много запросов на более подробное сравнение с графическими процессорами Nvidia V100.
UP NEXT: ЛУЧШАЯ СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИЙ
Поскольку последствия кураторских решений становятся все более ужасными, мы должны задаться вопросом: можем ли мы сделать системы рекомендаций в Интернете более этичными? И если да, то как?
Может ли Amazon создать домашнего робота, который будет полезным и доступным?
Бытовые роботы сложны, но ходят слухи, что Amazon хочет этого.
Экономика искусственного интеллекта
Профессор Ротманской школы менеджмента Аджай Агравал объясняет, как ИИ меняет стоимость прогнозирования и что это означает для бизнеса.
К эре машинного обучения
Решение проблем эффективности, автоматизации и безопасности потребует сотрудничества между исследователями и инженерами как из академических кругов, так и из промышленности.
Почему человеческий мозг настолько эффективен?
Как массивный параллелизм повышает производительность мозга по сравнению с искусственным интеллектом.
Как искусственный интеллект может увеличить риск ядерной войны
Может ли искусственный интеллект перевернуть концепции ядерного сдерживания, которые помогли избавить мир от ядерной войны с 1945 года? Потрясающие достижения в области искусственного интеллекта - в сочетании с распространением беспилотных летательных аппаратов, спутников и других датчиков - повышают вероятность того, что страны могут обнаружить ядерные силы друг друга и угрожать им, что приведет к эскалации напряженности.
Программное обеспечение AI Написание программного обеспечения AI для здравоохранения?
Программное обеспечение, которое пишет само себя? Нам нужно было подумать над этим комментарием, как это помогает здравоохранению? Будет ли программное обеспечение, которое оно пишет, правильным? Так много вопросов.
Ускорение глубокой нейроэволюции: обучение Atari за часы на одном персональном компьютере
мы выпускаем открытый исходный код, что позволяет проводить такие исследования намного быстрее и дешевле. С этим кодом время, необходимое для обучения глубоких нейронных сетей для игры в Atari, которое занимает ~ 1 час на 720 процессорах, теперь занимает ~ 4 часа на одном современном компьютере. Этот момент важен, потому что он сильно влияет на наше восприятие диапазона ресурсов, необходимых для проведения такого рода исследований, делая его доступным для гораздо большей группы исследователей.
Список чипов / IP-адресов для глубокого обучения (обновлен)
Машинное обучение, особенно технология глубокого обучения, движет эволюцией искусственного интеллекта (ИИ). Вначале глубокое обучение было в первую очередь программной игрой. Начиная с 2016 года, потребность в более эффективном аппаратном ускорении AI / ML / DL была признана в академических кругах и промышленности. В этом году мы видели, как все больше и больше игроков, включая ведущие полупроводниковые компании мира, а также ряд стартапов, даже технологических гигантов Google, вступили в гонку.
