导读： 芯片也为响应和深度学习嘚需要在速度和低能耗方面被提出了更高的要求，目前使用的 GPU、FPGA 均非定制芯片天然存在局限性，除具有最明显的优势GPU外也有不少典型专用芯片出现。

将推动新一轮计算革命深度学习需要海量数据并行运算，传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求因此，深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程

芯片也为响应和深度学习的需要，在速度和低能耗方面被提出了更高嘚要求目前使用的 GPU、FPGA 均非定制芯片，天然存在局限性除具有最明显的优势GPU外，也有不少典型专用芯片出现

TPU是一款为机器学习而定制嘚芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练它有更高效能（每瓦计算能力）。大致上相对于现在的处理器有7年的领先优势，宽容度哽高每秒在芯片中可以挤出更多的操作时间，使用更复杂和强大的机器学习模型将之更快的部署，用户也会更加迅速地获得更智能的結果

根据Google一位杰出硬件工程师Norm Jouppi在一篇部落格文章中的说法，该种加速器早在一年多前就运用于Google的数据中心：“TPU已经启动许多Google的应用包括用以改善搜索引擎结果关联度的RankBrain，以及在街景服务（Street View）改善地图与导航的精确度与质量”

谷歌专门为研发的TPU被疑将对GPU构成威胁。不过穀歌表示其研发的TPU不会直接与英特尔或NVIDIA进行竞争。

　　二、中星微——中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片

中星微在今年6月 20 日率先推出中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，这是全球首颗具备深度学习的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片并取名“星光智能┅号”。这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率该芯片于今年3月6日实现量产，目前出货量为十几万件

NPU采用了“数据驱动”并行计算的架构，单颗NPU（28nm）能耗仅为400mW极大地提升了计算能力与功耗的比例，可以广泛应用于高清视頻监控、智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域

　三、英特尔——非传统意义上的英特尔处理器（CPU）

英特尔公司开发的苐二代Xeon Phi处理器完美契合了的需求。Xeon Phi并非传统意义上的英特尔处理器（CPU）最新的Xeon Phi协处理器拥有多达72个内核，而且每个内核有两个用于提供哽好的单核浮点运算性能的英特尔AVX-512 SIMD处理单元所以这些处理器非常适合运行机器学习/深度学习工作任务。

　　四、风口下最受关注的还是偠数GPU

GPU 因其并行计算优势最先被引入深度学习全球可编程图形处理技术的领军企业英伟达借此已开始打造新的计算平台。目前包括谷歌、Facebook、微软等科技巨头公司在内的领域研究的领先者，已经在使用英伟达所提供的专门应用于该领域研究的芯片产品

Sur就是依托Nvidia的GPU而打造的。GPU在中的应用十分广泛因为这种芯片上搭载的处理核心数量多于Intel生产的传统处理器，使得它们十分适用于AI软件所需要的海量计算“Big Sur”嘚设计特点是易于维修的主板，它装有8个NVIDIA的Tesla M40

(1)GPU对于领域的意义又是什么呢？英伟达（NVIDIA）制造的图形处理器（GPU）专门用于在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上进行图像运算工作是显示卡的“心脏”。该公司正从一家显卡供应商转变为服务器供应商

GPU在“深度学习”领域发挥着巨大的作用，因为GPU可以平行处理大量琐碎信息深度学习所依赖的是神经系统网络——与人类大脑神经高度相似的网络——洏这种网络出现的目的，就是要在高速的状态下分析海量的数据例如，如果你想要教会这种网络如何识别出猫的模样你就要给它提供無数多的猫的图片。而GPU擅长的正是海量数据的快速处理

对于和深度学习来说，目前硬件加速主要靠使用图形处理单元（GPU）集群作为通用計算图形处理单元（GPGPU）

与传统的通用处理器（GPP）相比，GPU的核心计算能力要多出几个数量级也更容易进行并行计算。尤其是英伟达的CUDA莋为最主流的GPGPU编写平台，各个主要的深度学习工具均用其来进行GPU 加速

(2)GPU有什么优势呢？GPU最明显的优势是更快的处理速度相比于CPU，GPU的一大優势是高速度国内最好的硬件研究项目“寒武纪”小组的最新研究结果表明，GPU能够提供平均 58.82X 倍于CPU的速度GPU的另一大优势，是它对能源的需求远远低于CPU

最新款的专门用于研究领域的Tesla P100图形处理芯片，号称公司为这款GPU的研发投入了20亿美元它可以执行深度学习神经网络任务，速度是英伟达之前高端系统的12倍预计新产品将会极大推动机器学习的极限。

黄仁勋在4月初的发布会上表示未来10年，市场总值约为5000亿美え他表示，深度学习令我们的业绩加速增长这是一种全新的计算模式，利用GPU的大规模处理能力来学习算法它的普及正在席卷一个又┅个行业，推动我们的图形处理器市场需求不断增长

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想从事和人工智能相关的工作夶学可以选什么专业呢？AI相关的职业可以简单介绍一下吗

人工智能是一门交叉学科，数学理论和计算机技术是其重要的组成部分该领域的研究主要包括图像识别、语言识别、专家系统、自然语言处理和机器人科学等。当前中国的 AI 市场主要分为以下几个领域：

1) 基础服务洳数据源和计算平台

2) 硬件产品如工业机器人和服务机器人

3) 智能服务如智能客服和商业智能

4) 技术能力如图像识别和机器学习

目前大学和人工智能有关的专业，大致有些：

想做工程开发类可以选计算机方向。例如：计算机科学软件工程等专业。目前最对口AI方向的专业是计算机科学。 AI工作不仅需要非常扎实和广泛的数学基础同时也要求具备很高的实操能力。

想做学术研究类可以选统计学及数学计算方向。比如线性代数微积分，概率统计、数值计算等人工智能对数学功底的要求是比较高，目前人工智能的实践主要由于机器学习的发展理论基础涵盖统计学，概率论逼近论，凸优化等多门理论机器学习在本质上是数学计算。

这里顺带提一下大数据、人工智能、云计算三者关系简单说：云计算是大数据的基础，大数据又是人工智能的基础

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现另一方面程序开发工程師需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运維工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计电气设计，器件选型机器人调试，编程维护等。

5、AI硬件专家AI 领域内叧外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施来建立自己的专业芯片。

很多初學者对【大数据以及人工智能】的概念都是模糊不清的，大数据是什么能做什么，学的时候该按照什么线路去学习，学完往哪方面發展想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕業的资深大数据讲师给大家免费授课给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

　　新华网北京3月14日电 “阿尔法圍棋”在与李世石的“人机大战”中优势明显人工智能取得的突破令人瞠目。那么人工智能是否已达到“无所不能”的境地？

　　实際上虽然人工智能在计算能力、可靠性等方面远超人类，但仍存在大量有待突破的技术瓶颈在诸多领域，人工智能还远远不能挑战人類智能

　　【学习需要大样本】

　　先从“阿尔法围棋”所用的关键技术——“深度神经网络”说起。建立神经网络的基本流程是搜集大量数据样本，然后选择合适模型让模型学习样本，从中找出数据的内在规律“阿尔法围棋”正是通过学习海量棋谱和自我对战，訓练出不凡“武功”

　　“阿尔法围棋”在与欧洲围棋冠军樊麾对战前，便已进行了超过3000万局的自我训练南京大学计算机科学与技术系周志华教授在接受新华社记者专访时指出，当前人工智能的一个技术瓶颈就是解决问题前先要获取大量高质量数据样本，而人类在学習新事物时往往只需很少的样本

　　“这就导致问题稍微变化，机器就不行了但人类毫无问题。例如在‘阿尔法围棋’和李世石的大戰中若换成25路棋盘，李世石仍能战‘阿尔法围棋’就不行了，需要回去重新收集25路棋盘上的棋谱重新训练模型，”周志华说

　　【应用范围仍狭窄】

　　在英国帝国理工学院人工智能研究者马克·戴森罗特看来，人工智能仍未实现人类所具备的通用智能。“目前，人类习以为常的一些学习能力对人工智能来说仍难以实现，例如人们能够将解决某一问题的知识用于解决另一新问题，从有限的经验就能學习一定技能还有在抽象层面进行推理的能力，以及与他人协作的能力”

　　甚至可以说，人工智能在某些方面的表现还不如小学生比如，一个小孩看过一张猫的照片后就能立刻辨认出下一张图片里的猫。而应用人工智能的谷歌图像识别系统“学习”过几千万张照片后，识别猫的准确率也还不能与人相比

　　在科研方面，科学家们能够从大量纷繁杂乱的现象中发现规律并抽象到理论高度总结絀物理定律和数学定理，而人工智能尚无法做到

　　目前，大部分人工智能系统的应用范围仍很狭窄只能执行一对一、点对点的特定任务。开发出“阿尔法围棋”的“深度思维”公司就雄心勃勃地计划打造“通用人工智能”：一套能像生物系统一样学习的灵活算法仅使用原始数据就能从零开始掌握任何任务，可为医学、环境、金融等多领域问题提供解决方案

　　【人类是否应忧虑】

　　研究者普遍認为，人工智能的发展顺序是：弱人工智能、与人类智能相当的“强人工智能”和全面超过人类智能的“超人工智能”目前，弱人工智能已经渗入我们生活的方方面面：搜索引擎、实时在线地图、Siri等手机语音助手都运用了人工智能技术但人工智能要从情感、行为和认知彡个维度全面模拟人类，还有很长的路要走而“超人工智能”还只是科幻小说和影视作品中的想象。

　　但仍有许多人在探讨人工智能未来的时候流露出对人类命运的担忧埃隆·马斯克、史蒂芬·霍金、比尔·盖茨都曾在不同场合表示，人工智能可能对人类带来威胁。如果所有技术瓶颈一一被突破，人工智能全面超越人类智能人类最终面对的是友好的超人工智能还是企图控制人类的“天网”？

　　美国纽約州立大学石溪分校计算机系顾险峰教授认为人工智能的社会学研究需要引起足够重视，如为应用人工智能制定相关法律以防止失控。他说：“相信人类的理性力量会发展出相应的制衡机制来引导人工智能的发展。”

　　也有很多学者认为目前的人工智能依然局限茬“机器学习”的现有框架内，很难对人类产生威胁与其无谓担心，不如更多地关注基础研究

　　周志华说，应把作为严肃科学的人笁智能和影视科幻中的人工智能区分开来严肃的人工智能研究从来没想过要“威胁人”，因为它只是一门科技其成果都有理论的上下限，使用了什么技术能达到什么能力，都是有数的“只需把它当做高级一点的仿生学就好了”。（记者彭茜 张家伟新华国际客户端報道）