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【立尔讯】深度学习-人工智能大爆炸的核心驱动

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浏览:- 发布日期:2017-07-13 15:32:46【


深度学习,当今人工智能大爆炸的核心驱动

立尔讯应时代需求,全新一代GPU计算服务器LT4101是深圳立尔讯公司新推出的一款4U双路机塔互换式GPU加速计算深度学习服务器。

深度学习

深度学习正以与历史上其他计算模型截然不同的方式改变着世界。

2015年以来,人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用,使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然,无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流(大数据)的组合拳,也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

深度学习带来的这场重大技术革命,有可能颠覆过去20年互联网对技术的认知,实现技术体验的跨越式发展。

深度学习


深度学习所基于的多层神经网络并非新鲜事物,甚至在80年代被认为没前途。但近年来,科学家们对多层神经网络的不断算法优化,使它出现了突破性的进展。

以往很多算法是线性的。而这世界上大多数事情的特征是复杂非线性的。比如猫的图像中,就包含了颜色、形态、五官、光线等各种信息。深度学习的关键就是通过多层非线性映射将这些因素成功分开。

深度学习

它可以学习猫的分层特征:最底层从原始像素开始学习,刻画局部的边缘和纹;中层把各种边缘进行组合,描述不同类型的猫的器官;最高层描述的是整个猫的全局特征。



【立尔讯】深度学习

它需要超强的计算能力,同时还不断有海量数据的输入。特别是在信息表示和特征设计方面,过去大量依赖人工,严重影响有效性和通用性。深度学习则彻底颠覆了“人造特征”的范式,开启了数据驱动的“表示学习”范式——由数据自提取特征,计算机自己发现规则,进行自学习。



深度学习-阿尔法狗


阿尔法围棋AlphaGo)是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。

两个大脑

阿尔法围棋(AlphaGo)是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些“大脑”是多层神经网络,跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始,去处理围棋棋盘的定位,就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤,13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。

第一大脑:落子选择器 Move Picker)

阿尔法围棋(AlphaGo)的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络(Policy Network)” ,观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。

第二大脑:棋局评估器 Position Evaluator)

阿尔法围棋(AlphaGo)的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题,它不是去猜测具体下一步,而是在给定棋子位置情况下,预测每一个棋手赢棋的概率。这“局面评估器”就是“价值网络(Value Network)”,通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的,但对于阅读速度提高很有帮助。通过分析归类潜在的未来局面的“好”与“坏”,阿尔法围棋能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行,那么AI就跳过阅读。

这些网络通过反复训练来检查结果,再去校对调整参数,去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素,所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的,但更多的训练后能让它进化到更好。

深度学习市场洞察

2016年,全球深度学习市场估值为2.72亿美元,其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多,有望为行业增长做出突出贡献。这项技术的崛起得益于数据驱动的复杂应用,包括语音和图像识别。它可以和其他技术一起克服大数据量和高计算能力的挑战以及改进数据存储。不同终端应用行业产生的数据量迅速增加,这是行业发展的一个动力。另外,人机交互需求的增长为解决方案提供商提供了新的增长点。

立尔讯LT4101加速计算深度学习服务器


立尔讯全新一代GPU计算服务器LT4101深圳立尔讯公司新推出的一款4U双路机塔互换式GPU加速计算深度学习服务器。采用Intel C612高性能芯片组,支持Intel E5-2600V3系列处理器,该机型拥有16个DDR4 DIMM插槽最多支持内存容量1TB,支持8块热插拔3.5寸硬盘,1个软驱插槽,支持4个全高全长双宽的GPU卡插槽,另提供2个PCIE 3.0 x8插槽,1个PCIE 2.0 x4插槽,支持SATA/SAS,板载集成2个1Gb网络接口,支持多种不同网络选择:10Gb以太网、40Gb、56Gb InfiniBand,可实现增强的高速性能和I/O灵活性,满足不同应用程序的互联需求;板载集成BMC,支持IPMI 2.0远程管理,2000W铂金冗余电源;全新一代LT4101高密度GPU加速计算服务器主要应用高性能计算(HPC)领域,通过GPU承担部分预算量繁重且耗时的代码,为在CPU上运行的应用程序加速,帮助您完成更多计算任务、处理更大数据集、缩短应用运行时间。

应用环境

深度学习,高性能计算(HPC),数据挖掘,大数据分析

LT4101适用于目前主流的32位及64位HPC应用,主要针对计算物理、计算材料、计算化学、生命科学、基因,蛋白质结构研究、制药工程、石油勘探、卫星信号处理、CAD/CFD结构力学流体力学仿真、天气预报等传统HPC领域,在互联网、金融、数据挖掘、深度学习/机器学习、大数据分析等新兴的高性能计算领域也逐渐得到广泛应用;作为高性能计算新兴应用领域,深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习的热点,在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展,其应用模式采用大数据+深度神经网络模型相结合,以GPU集群方式对数据或深度网络模型进行并行化,加速程序执行效率。利用GPU来加速深度学习,训练深度学习网络,可以充分发挥GPU数以千计计算核心的高效并行计算能力,在使用海量数据训练数据场景下,所耗费时间大幅缩短,占用的服务器也更少。采用GPU集群作为基础架构搭建深度学习/机器学习平台,已成为目前该领域首选解决方案,并广泛应用于互联网行业。


立尔讯服务器定制化服务流程

深圳市立尔讯科技有限公司始终专注高端服务器行业应用定制服务,立尔讯主要提供:定制服务器,伺服器,GPU服务器,高密度服务器,刀片服务器,四子星服务器,双子星服务器,低延时服务器,塔式服务器,机架服务器等服务器定制服务和相关解决方案,研发能力强劲,多项专利打造定制化服务器应用,致力打造高端服务器云智能应用平台。服务热线:0755-23104880。

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