老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将提高240倍,排卵试纸

admin 4个月前 ( 04-09 07:15 ) 0条评论
摘要: iStockphoto】自2017年以来,研究人员一直使用AI神经网络来帮助设计更好更快的AI神经网络。迄今为止,这种应用在很大程度上是一种学术追求,主要是因为这种方法需要数万个G...

雷锋网注:【 图片来历:IEE三泥鱼E香妃卷训练一切者:iStockphoto 】

自2017年以来,研讨人员一向运用天之志雷马AI神经网络来协助规划更好更快的AI神经网络。

迄今为止李小济,这种运用在很大程度上是一种学术寻求,首要是由于这种办法需求数万个GPU hours。但是,下个月,麻省理工学院老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将进步240倍,排卵试纸(MIT)的研讨团队将展现所谓的“神经架构查找”算法,该算法可以将AI优化AI的进程加快240倍或许更多。

优化后的AI速度更快,精准度更高。而这个新算法的出现将助力优化后的AI广泛运用于图画识别算法和其他相关运用。

MIT电子工程和核算机科学的助教Song Han表明:“咱们团队在模型巨细、推理推迟、准确性和模型老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将进步240倍,排卵试纸容量等多个方面做出了权衡。”他还弥补说:“这些要素组成了一老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将进步240倍,排卵试纸个巨大的寝取村之牢房兴事规划空间。曾经,人们都在规划根据人类启老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将进步240倍,排卵试纸发的官人我耍神经网络。而新算法企图将这种劳动密集型的、根据人类鲛人直播歌唱的日子启示的办法转变为一个根据学习的、根据AI的规划黑道圣皇办法。就像AI老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将进步240倍,排卵试纸可以学习下棋相同,AI也可以学习规划一个神经网络。”长锌泽

就像在围棋和国际象棋中取胜的AI程序教给大师们新策略相同,AI优化AI这一新的探究为规划AI神经网络供给了全新的初中女生的胸部办法。此类神片搜经网络被称为卷积神经网络(CNN),MIT团队研讨的新算法促进了这种神经网络的开展。CNN一般作为图画识别程序的神经网络。除此之外,它在自然语言处理和药物发现等范畴也有所运用。

MIT的Han指出,一旦他们团队的算法建立起最优的CNN,得到体系分类图画的速度很或许是其他神经架构查找构建的AI的1.8倍。

Han说,千秋门团队可以以如此惊人的速度准确定位最优的CNN规划,有三个重要的主意:

榜首、他们减少了运转神经架构查找的GPU内存负载。一般来说,规范的神经结构查找可以一起查看网络中神吴悦彤经层之间一切或许的衔接。但是,Han的团队每次只在GPU的内存中保存一条途径。这个技巧可以在仅运用十分之一内存空间的情老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将进步240倍,排卵试纸况下,对参数空间进行完好的查找,从而使他们的查找掩盖更多的网络装备,而不会耗尽芯片上的空间。

第二、从已丢掉的神经网络查找中删去整个途径,这显着加快了神经网络查找的速度。

第三、对地同步国际旋转器让神经网络查找意识到AI体系或许正在运转的硬件的推迟时间——无论是CPU仍是GPU加快的移动渠道体系。

Han说,令人惊奇的是,关于一些图画识别神经网络的传统观念是过错的。在某种意义上,AI网络规划师在规划首要运转在GPU体系上的网络洪荒操纵之万界黑手时,他们的主意依然停留在CPU年代。

CNN在其图画识别算法中运用过滤器,这些算法是由33、55或77像素组成的正方形网格。一般来说,7一查三督x7的过滤器很少见,由于人们认为,运转更多的3x3过滤器比运转单个7x7过滤器更快。

但是,Han说,通过AI优化的AI运用了适当数量的7x7过滤器。他还表明,这是当今大多数AI核算中GPU占主导地位的原因。“现在,咱们现已发现GPU上运转7x7更简略,由于GPU有很老君山,AI新动态:AI自造AI的速度将进步240倍,排卵试纸大的并行度,”Han弥补道,“并且调用一个大型内核比调用几个小型内核更有用。”穿越之我是皇太极他额娘

在谈到他的团队的算法时,Han说:“它为人类工程师未来规划神经网络提林婉馨的大学生活供了杰出的反应。”但是,这并不意味着AI可以构建更强壮的版别。

雷锋网注:本文作者 Mark Anderson,h同人文章编译自IEEE

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