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深度学习
1 2018年02月28日 星期三东北大学本科生团队研发“深度学习”FPGA神经芯片
中国科学报 (0)不久前的**,在东北大学浑南校区信息学馆前,计算机科学与工程学院学生蒋承知的脚下有一个小小的、如螃蟹般的机器人紧紧地跟随着他,寸步不离,正在对他的行为进行“深度学习”,蒋承知则仔细地检查着机器人的各项参数,并进行详细记录。 蒋承知是东北大学的一名本科生,他和同伴于起、叶文强、甘淞元组成的**团队,将现场可编程门阵列FPGA神经芯片运用于人工智能深度学习领域,采用卷积神经网络,尝试在芯片中模仿人脑以大规模的平行方式处理信息,目前项目组已成功实现将基于FPGA的神经芯片植入到硬件资源进行深度学习,并获得大学生**项目***资助。深度学习是指通过学习样本数据的内在规律和深层特征,使神经网络结构能够像人一样具备分析和自主学习新东西的能力,目前该技术在文字、图像处理、语音识别、机器翻译等领域,已经取得很多成果。但随着电子信息技术的发展,要求计算机能够更加“任性”地服务于生活,需要机器本身能像人一样识别与感知周围的环境,并对复杂的环境作出正确的判断,这对计算机深度学习的便捷性和低成本获取提出了更高的要求。目前,深度学习的实现平台依赖于庞大的CPU/GPU集群,成本很高,在现实生活中很难实现和得到运
白马非马、斑马却是马?比深度学习更“聪明”的GAN应运而生
DIGITIMES (0)深度学习(deep learning)技术引进,带动人工智能(AI)的第三波应用风潮,但深度学习能力依赖数据量,若数据量不足或数据类型太过偏颇,学习效果便有限;而被称为生成式对抗网路(Generative Adversarial Networks;GAN)的新技术,现在被用于弥补深度学习的弱点。GAN概念首先提出于2014年,刚开始的用途在识别人物相片的真伪,不过现在用途已经快速扩大,比方位于日本东京的新创企业Ascent Robotics,便利用GAN训练该厂设计的自动驾驶AI,NTT等其他厂商正在开发翻译软件或材料科学等多种用途,未来发展潜力不可低估。日经产业杂志(Nikkei Business)报导,GAN与深度学习的关系,就像诈欺犯与警察的关系,比方美国半导体大厂NVIDIA的实验,在实际的富豪照片中,追加AI自动合成的假富豪照片,再由AI辨识真假富豪,接下来再制造更逼真的富豪照片与再度识别,反覆进行,互相提升性能。深度学习的*大问题,就是难以举一反三,如果数据只有黑马,可能会出现白马非马、斑马却是马的结论。但利用GAN技术,就有可能让AI懂得举一反三,甚至创造出程式工程师都没
发展人工智能应用才是硬道理
中国电子报 (0)人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,去年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,并提出到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点的目标。今年,《政府工作报告》指出,发展壮大新动能,做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。人工智能再次成为两会热点话题。对于人工智能产业发展,**人大代表、科大讯飞公司董事长刘庆峰在接受《中国电子报》记者采访时表示:“2018到2020年将是我国人工智能发展的关键窗口期,我们要为着力健全人工智能**体系,完善人工智能生态体系,奠定实现2030年人工智能发展宏伟目标的坚实基础,这其中人工智能的应用落地是重中之重,应用才是发展的硬道理。”记者了解到,去年,科大讯飞公司收入和毛利均有增加,对此,刘庆峰将这一成绩归功于应用的落地。财报数据显示,2017年,科大讯飞公司实现营业总收入54.5751亿元,较上年同期增长64.36%;实现毛利28.1065亿元,
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深度学习
2 2017年09月22日 星期五英特尔CEO科再奇:人工智能有望带来新一代的人类体验**
知IN (0)在英特尔,我们就人工智能(AI)对社会、就业和日常生活的影响持乐观而务实的态度,其影响力将比肩从工业**到PC**等其他意义深远的变革。我们相信,人工智能将带来****的新机遇,促使企业转型——从零售到医疗再到制造——并会对社会产生巨大的积极影响。 人工智能将使不可能成为可能:推进对癌症、帕金森综合症与大脑**的研究;帮助寻找失踪儿童;进一步推动气候变化、空间探索和海洋研究的科研工作。为了推动人工智能**,英特尔进行战略投资,其中涵盖技术、研发以及与企业、政府、学术界和社会团体的合作。我们致力于兑现人工智能的承诺:研究神经形态计算、探索新的架构和学习模式。我们还通过英特尔自身的投资组合,来投资像Mighty AI*、Data Robot*和Lumiata*这样的初创企业,并为那些帮助推进人工智能发展的企业投资超过10亿美元。英特尔将成为**的人工智能平台,提供****的性能表现、集成能力、**性和可靠性。我们竭尽所能,致力于创建优化产品的发展路径,以支持新兴的主流人工智能工作负载。人工智能解决方案需要各种能力和性能以满足应用需求,而英特尔拥有可供客户选择的多种选择。为了支持未来广泛的人
人工智能投资真热还是虚火?投资仍是小众行为
科技日报 (0)“人工智能发展至今,已形成颠覆行业和人类生活的强大能力,在图像处理、语音识别、服务机器人等诸多领域形成了诸多新商机,将给广大创业者提供****的机遇。”日前,中国NVIDIA(英伟达)公司全球副总裁、中国区总经理张建中在一次演讲中说。的确,人工智能自降生以来就仿佛自带光环、备受瞩目。尤其是*近,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到****水平,成为世界主要人工智能**中心,更使得人工智能将引爆智能投资**成为坊间议论的焦点。与此同时,也有人表示担忧,人工智能投资是不是有些过热,该适度降降温了。但事实真的如此吗?人工智能投资仍是小众行为“其实,在我跟市场接触过程中发现,真正投资人工智能的并没有那么多,大部分机构都在做试错性尝试。”近日,在由**宁波市鄞州区委等主办的“智汇2017”人工智能产业发展高峰论坛暨人工智能全球**邀请赛启动仪式上,盛世投资管理合伙人、盛世方舟主管合伙人谢作强说。会上,盛世方舟发布了人工智能研究报告,结果显示人工智能投资仍是小众行为,应用层仍存较大市场空间和投资机会。人工智能这个词,*初是由达特茅斯大学助
景驰科技完成5200万美元Pre-A轮融资 启明创投领投
新浪科技 (0)9月26日上午消息,无人驾驶企业景驰科技宣布完成Pre-A轮5200万美元融资,本轮融资由启明创投领投,英伟达GPU Ventures、华创资本及部分机构和个人参与此次投资。此轮投资能够让景驰迅速扩大在中美两地的研发团队,加速L4无人驾驶车队于2017年底在中国的部署。启明创投主管合伙人邝子平将加入景驰董事会。 此前,景驰科技创始人兼**执行官王劲曾向媒体透露,公司完成了3000万美元的天使轮融资,并计划启动A轮融资,额度锁定一亿美元。景驰方面向新浪科技确认,此次Pre-A轮融资中,包含已完成的天使轮融资。今年4月3日,景驰科技在美国硅谷成立,并在今年5月12日完成**无人驾驶测试。今年6月,景驰在美国加州获得测试牌照,并于当月完成了开放道路测试。今年9月8日,景驰科技完成了硅谷高峰时段的道路通勤测试。“我们致力于打造一个具有**性的智能出行生态系统,让大众出行更**,更高效,更经济,更舒适”景驰创始人兼CEO王劲说,“我们期待在2020年把全自动无人驾驶汽车带进中国的城市,成为全****批能够规模化商业应用无人驾驶技术的企业。本次投资让我们离梦想又近了一步。”“英伟达DRIVE PX
Altek, 华晶科将于CES展发表*新3D感测深度芯片
达普芯片交易网 (0)国际消费类电子产品展览会CES展即将于1月9日在美国拉斯维加斯开展,台湾数码影像方案专家华晶科将在 CES展中发表*新3D感测深度芯片AL6100,希望藉借由这个全球*大的科技展让世界看到华晶科的技术实力和产品。华晶科表示,2016年华晶科推出**代深度运算芯片AL 3200,每秒显示帧数达到30 fps,实现实时深度运算(real-time depth),并被多家大陆手机厂商采用,至今出货量已超过数千万颗。新一代3D感测深度芯片AL 6100结合红外线光控制,大幅提升影像深度信息质量及指令周期,并可以应用在更多需要实时运算的产品上,如:手机、安控、自动驾驶、智能家庭助理、无人机、扫地机器人等等,预计今年**季进入量产并可开始供货。本次CES展中,华晶科将展示AL6100在手机、安控、VR/AR相机等产品上的运用,其中安控相机更具备人工智能深度学习能力,展现在各种环境与光源下**的人形辨识,适用于分布式智能网络终端(edge device) ,增进对个人隐私的保护,并大幅降低对网络带宽的需求。而在AR/VR 应用上,借由实时深度的计算,可以实现周遭环境与人员脸部表情、身体的姿势与手势的
技术大咖PK激进观点:大数据是否还是AI的基础?
中国电子报 (0)受益于大数据技术的日益成熟和广泛应用,人工智能应用得以快速发展。我们看到的语音识别、视觉识别、机器翻译,甚至是机器人下棋等有趣的游戏和比赛,都是由于大数据的发展使得这些应用成为可能。今天,大数据已经植根于人工智能,一些疑问也开始产生:在人工智能环境下,大数据是否真的需要?是不是只需要一些小样数据就可以了?在近日举行的2017中国大数据技术大会上,专家们针对大数据与人工智能的关系展开了一场生动有趣的探讨。观点一:不要被数据所困微软亚洲研究院副院长陈铁岩博士讲到,深度学习现在应用得相对成功,是因为深度学习有非常强的函数拟合能力,需要有大量的训练数据。但另一方面,一些现象、一些大量数据产生的背后常常是简单的规律驱动的,比如物理的牛顿定律、宏观经济的数量方程等等,都是一两个简单公式就完成了计算。这就启示我们,如果找到大量数据产生背后的规律,那么只需要少量样本数据,也能计算出正确率较高的结论。陈铁岩也讲到,他自己及其团队在日常的研究中经常使用的算法,需要消耗上亿量级的训练数据,但是自己对于人工智能和大量的训练数据之间是否存在必然联系还存在一些疑问。因此,他建议大家,不一定要盲目地使用大数据,而要
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深度学习
3 2017年08月29日 星期二英特尔推出新Movidius视觉运算芯片 主打AI功能
达普芯片交易网 (0)8月29日早间消息,本周一英特尔正式推出下一代Movidius视觉处理芯片,它的处理能力更强大,可以用在**设备中,比如无人机、VR头盔、智能摄像头、穿戴设备和机器人。Movidius是英特尔的子公司,9月份英特尔收购Movidius,该公司主要为机器、PC开发视觉技术。*新的VPU(视觉处理单元)采用了MyriadX系统芯片,植入独立神经运算引擎(NeuralComputeEngine),支持边缘深度学习推断。在设计之时芯片硬件瞄准的正是深度神经网络,它可以用更快的速度、更低的能耗运行深度神经网络。英特尔表示,进行DNN推断时,深度神经网络加速器每秒可以完成运算操作1万亿次以上。英特尔副总裁RemiEl-Ouazzane表示:“我们处在计算视觉技术的*前沿,深度学习正在演变成数十亿设备的标准技术,这些设备环绕在我们周围,进入日常生活的每**。让设备拥有人类一样的视觉智能,这是运算的下一个大飞跃。”MyriadX体积很小,具备自我处理能力,正因如此英特尔认为它是自主设备平台*理想的VPU。除了神经运算引擎,MyriadX还配有128位VLIW向量处理器,可配置MIPI通道数量增加,视觉
存储器测试电路开发环境支持学习功能
EETTaiwan (0)随着芯片供应商对深度学习的兴趣不断增加,意味着SoC对于存储器的需求量将会大增,进而带动存储器测试需求... 厚翼科技(HOY Technologies,HOY)发布*新“存储器测试电路开发环境BARINS 3.0”,开放使用者自定义元件库(Cell Library)的Cell行为,让BRAINS学习如何根据定义的Cell行为,决定存储器时脉路径并提供*佳化的测试电路,大幅缩短测试时间,并降低测试费用。深度学习(deep learning)是在人工智能(Artificial Intelligence ;AI)领域中的一个新兴话题,也是成长快速的领域,而AI将引发存储器测试需求,现已有许多芯片供应商对深度学习的兴趣不断增加,意味着系统单芯片(SoC)对于存储器的需求量将会大增,进而带动存储器测试需求。厚翼科技*新发布的存储器测试电路开发环境BARINS 3.0,开放使用者自定义元件库(Cell Library)的Cell行为,让BRAINS学习如果遇到使用者定义的Cell行为,决定存储器时脉(Memory Clock)由那一个时脉路径提供,可大幅降低使用者比对存储器落在时脉域(Clock
特稿:点亮人工智能时代需专“芯”
新华社 (0)新华社记者杨骏 刘石磊 去年“阿尔法狗”战胜韩国棋手李世石,需要耗电数万瓦、依赖体积巨大的云服务器。一年多后,一个小小的人工智能芯片,就可让手机、手表甚至摄像头都能和“阿尔法狗”一样“聪明”。随着中国企业率先推出市场化的人工智能手机芯片,这样的手机之“芯”正掀起全球热潮。它将带来怎样的影响,传统芯片命运几何?专“芯”专用2017年柏林国际消费电子展上,华为推出麒麟970人工智能手机芯片,内置神经元网络单元(NPU),通过人工智能深度学习,让手机的运行更加高效。芯片又叫集成电路,按照功能可分为很多种,有的负责电源电压输出控制,有的负责音频视频处理,还有的负责复杂运算处理。目前市场上的手机芯片有指纹识别芯片、图像识别芯片、基带芯片、射频芯片等近百种。现有芯片种类繁多,为何还要人工智能芯片?随着手机智能应用越来越多,传统芯片要么性能不够,要么效率不足,难以支撑人工智能所需的大规模神经网络运转。例如,“谷歌大脑”用了上万个通用处理器“跑”了数天来学习如何识别猫脸;“阿尔法狗”和李世石下棋时使用了上千个中央处理器(CPU)和数百个图形处理器(GPU),平均每局电费近3000美元。对于绝大多数智能
科大讯飞价值多少?学者说风险巨大 分析师却看好
经济观察报 (0)科大讯飞到底价值多少?学者说风险巨大 分析师却一致看好李思从上周一(8月28日)开始,科大讯飞经历了“惊心动魄”的一周。本来,自今年6月以来,被称为“人工智能**股”的科大讯飞(002230.sz)股价一路高涨,从6月初的低点28.62元,到8月27日收盘,两个多月的时间,股价上涨了116.5%。然而,8月28日下午1点50分左右,在科大讯飞股价再**高,达到历史*高价64.77元后,几分钟之内,就从上涨4.3%变成绿盘。原本持续上涨的股价,突然崩溃下跌,从上涨4.3%到跌幅超过6%,只用了一个小时10分钟。当天科大讯飞股价一度下跌8%,收盘跌幅达6.57%,成交额高达117.87亿元。8月29日,科大讯飞持续下跌。8月28日当晚,科大讯飞在投资者关系互动平台密集回应投资者质疑。科大讯飞表示,公司经营正常,目前没有应披露而未披露的信息,股价受多种因素影响,请注意股市风险,理性投资。截至9月1日收盘时,科大讯飞收报58.25元,公司市值809亿元人民币。学者:高市值风险巨大在股价闪崩之后,8月29日,**学者薛云奎在其个人微信公众号“智慧财报”发文,质疑科大讯飞存在巨大风险,称科大讯飞的
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深度学习
4 2017年08月22日 星期二专访寒武纪CEO陈天石:AI芯片是中国主导世界AI产业的机会
雷锋网 (0)上周五出了个大新闻——国内AI芯片创业公司寒武纪科技(Cambricon)完成了A轮融资,融资总额达到1亿美元。除了数额,本轮融资的参与者同样抢眼:领投方国投创业(国投集团子公司),阿里巴巴、联想、国科投资、中科图灵加入,原pre-A轮投资方,元禾原点创投、涌铧投资继续跟投。 雷锋网也向寒武纪进行了求证,确认寒武纪已经成为全球AI芯片中的**只独角兽创业公司。寒武纪板卡 作为****个成功流片(批量生产实物芯片)的AI芯片公司,寒武纪在2016年就已经发布了“寒武纪1A”深度学习专用处理器,在运行主流AI算法时,性能功耗**超越传统处理器。公司创始人、**执行官陈天石教授,在处理器架构和人工智能领域深耕十余年,是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家,曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会**博士论文奖等荣誉。同时寒武纪也是中科院计算所(中国科学院计算技术研究所)所孵化出的一个公司,不仅对寒武纪进行了天使轮融资,同时还给与了长期的支持与投入。针对这次融资,寒武纪CEO陈天石也接受了雷锋网的专访:以下是本次采访的实录:雷锋网:首先恭喜寒武纪完成A轮
英特尔人工智能助力NASA,让星辰大海的征途更近
集微网 (0)身处数据洪流的时代,如何有效地采集、分析、挖掘数据是每个公司和研究机构必须面对的难题。尤其是在太空探索领域,产生的数据量难以估计,若能在*快的时间内进行*准确的数据分析, 太空探索的广度和深度将会进一步扩展。 英特尔正把人工智能技术应用到NASA的太空研究中,协助研究人员从大量卫星图像中攫取并分析海量数据,从而获得有价值的信息。在英特尔看来,人工智能有望提供****的洞察力,而这样的洞察力是应对各种巨大挑战所必需的。随着收购深度学习和神经网络芯片与软件领域的领导厂商 Nervana,英特尔的人工智能产品组合不断增强, 深度学习性能显著提升,可为技术***提供***的开发工具和资源。近日,英特尔在美国圣克拉拉园区举行了NASA前沿发展实验室(FDL)分享会。作为前沿发展实验室的重要合作伙伴,英特尔为其当前的研究提供支持,协助探索如何通过人工智能解决太空天气、太空资源和地球防御等领域的一系列挑战。作为该项目的一部分,英特尔支持并指导使用英特尔®Nervana™深度学习技术的研究人员,帮助其解决制作月球两级详细地图的复杂挑战——这是一项棘手的挑战,包括在极区的重度阴影区检测陨石坑和其他特征,
寒武纪CEO陈天石:掌握AI芯片指令集是根本之策
DIGITIMES (0)寒武纪创始人兼CEO陈天石近日表示,大陆想要崛起就要稳稳站住陆产的人工智能(AI)芯片指令集。AI是大陆崛起的一个好机会。 近日AI芯片新创企业寒武纪才刚宣布完成A轮融资,融资总额1亿美元,融资方的阵容包括领投方国投创业(国投集团子公司)、阿里巴巴、联想、国科投资、中科图灵,原pre-A轮投资方,元禾原点创投、涌铧投资也继续跟投。寒武纪AI指令集已跨入手机DIGITIMES于4月**披露寒武纪研发了国际**深度学习专用处理器芯片(NPU),其IP指令集扩大范围授权集成到手机、安防、穿戴式设备等终端芯片中,2016年就约拿到人民币1亿元的订单。同时,业内也传出,华为海思的麒麟970芯片也将搭载寒武纪的AI芯片指令集,预计*快9月问世,颇受到市场瞩目。相关人士也指出,寒武纪目前锁定与台积电*先进的制程合作,并对其量产成熟的14纳米制程很有兴趣。预期*快一年后投片。筹集到了资金,寒武纪将从“软跨硬”,其AI芯片能否从指令集成功顺利在台积电投片,以及其推出的板卡解决方案,是外界下一步期待看到的实体成绩。预料这也是寒武纪从IP指令集授权,到推出商用芯片问世,目前紧锣密鼓筹备的重点。陈天石:大陆机
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深度学习
5 2017年08月16日 星期三Sony也加入AI大战! 释出免费深度学习分析软件超简单
ithome (0)日前Sony才在6月开源释出神经网络函式库,近日又免费推出神经网络开发工具,提供了大量的示范项目,让用户可以更快上手深度学习技术 Sony继今年6月开源释出神经网络函式库之后,近日免费推出Windows版神经网络开发工具(Neural Network Console),让用户提高开发深度学习应用的效率。Sony在2015年开始就已经用这套神经网络开发工具,开发许多深度学习的应用,这套工具提供用户多种深度学习的功能,让用户只需要专注在更重要的工作上,以辨识技术来说,用户就可以花更多时间反复测试算法。Sony认为,这是一套适合入门深度学习技术的工具,Sony提供了大量的示范项目,让用户可以更快上手深度学习技术,影像、信号和其他可以用向量表示的数据格式,都能够成为训练样本,建构神经网络的算法,只需要用鼠标拖曳欲选择的函式,就能完成一层层的神经网络算法,设计算法的过程更容易,还可以透过拖曳和复制贴上的简易方式, 快速设计出大量的神经网络算法。设计完神经网络之后,Sony也提供自建神经网络函式库,让用户可以缩短训练的过程,*后,评估神经网络的效能,Sony也提供用户查看每次训练过程的历史纪录,为
吴恩达正建立1.5亿美元基金 将对人工智能进行投资
新浪科技 (0)北京时间8月16日上午消息,我们知道,上周,当吴恩达(Andrew Ng)宣布启动deeplearning. ai**阶段时,手上已经准备了一系列深度学习课程。现在显而易见,吴恩达的第三个步骤是为人工智能筹集1.5亿美元风险投资基金。 吴恩达曾创立了谷歌的大脑团队,并在百度担任**科学家。长期以来,他一直致力于传播人工智能带给世界的好处。在早些时候的一次谈话中,吴恩达表示,他的个人目标是帮助建立一个以爱为动力的社会,深度学习课程是其教育规划中的一步,提供资金和其他资源是另一回事。对于专注于投资人工智能的风险资本基金来说,2017年是特别活跃的一年。在过去的几个月里,我们看到了Google推出了Gradient Ventures风险投资项目,Basis Ventures投资了1.36亿美元。AI公司融资1.02亿美元,微软风投成立了自己的人工智能基金,而丰田则为人工智能投资1亿美元。目前尚不清楚吴恩达的人工智能基金将如何与上述群体区分开来。那些基金中的很大一部分都在保护数据集、技术导师和先进的模拟工具等方面投入了时间和资源,以支持人工智能创业公司的独特需求。当然,吴恩达的名字和人脉应该有
智能驾驶加速,无人驾驶可期,资本在布局
能源评论 (0)智能驾驶加速,无人驾驶可期。 目前汽车行业处于“辅助驾驶”和“半自动化”阶段,而“有条件的自动化”已有一定的技术储备,预计在2020年前后将迎来**无人驾驶产业化高潮。有人甚至大胆预测,到2055年,人类开车上路或将受到限制,随处搭乘无人驾驶的新能源汽车将成为日常出行的常态。资本市场对此更为反应灵敏。根据不完全统计,2017年上半年无人驾驶领域公开的投融资及并购案例共32起,已知的投融资涉及金额超79亿元人民币;智能汽车厂商蔚来汽车和小鹏汽车以23亿元、22亿元的融资规模位列**和**;并购案例涉及金额超千亿人民币,*大的一次并购是英特尔153亿美元收购ADAS巨头Mobileye。 传统车企纷纷出手智能化是汽车行业的一大方向,所以几乎世界上所有的传统车企都在紧锣密鼓地通过自主研发或者并购,加紧布局无人驾驶。从国外车企来看,大众将在2020年前后在每个细分市场推出全无人驾驶汽车;宝马与英特尔、Mobileye联手在完全无人驾驶汽车领域进行深度合作,将在2021年推出完全无人驾驶汽车,并使其上路行驶;奔驰S500已开始无人驾驶路试,并推出“Highway Pilot”系统,未来的商用时间
寒武纪获1亿美元融资 中国诞生AI芯片**独角兽
**财经日报 (0)由中国科学院计算技术研究所(中科院计算所)陈云霁、陈天石两兄弟创立的寒武纪科技(CambriconTechnologies)宣布完成1亿美元A轮融资,由国投创业(A轮领投方),阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点(天使轮领投方)、涌铧投资(天使轮投资方)联合投资。中国正在发力人工智能芯片,以缩小与全球科技巨头的差距。人工智能的“寒武纪”大约6亿年前的时代在地质学上被称作“寒武纪”,大量无脊椎动物在短时间出现“生命大爆发”。中科院计算所陈云霁、陈天石团队将研发的全球首款人工智能处理器命名为“寒武纪”,也意喻着人工智能即将迎来大爆发的时代。此轮融资令寒武纪估值达到10亿美元。根据寒武纪网站上的介绍,公司去年发布的1A芯片是全球**商用的能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片,面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比**超越传统处理器。寒武纪科技CEO陈天石解释道:“目前深度学习的应用这么多,但全都基于传统的通用处理器,如CPU或者GPU。例如几年前的一个老故事是,谷歌花了上万个CPU去训练猫脸识别模型。未来想要扩
亚马逊聚焦客户至上 发展AI不高调宣扬
DIGITIMES (0)亚马逊(Amazon) AWS叱咤云端运算市场,在人工智能(AI)领域的进展似乎不如Google、IBM、微软(Microsoft)或Facebook来得令人瞩目,对此AWS深度学习(deep learning)主管Matt Wood解释,这仅是各家企业AI策略取向不同罢了。Wood接受Barron’s采访时强调,亚马逊对AI刻意维持低调,不表示没有任何进展,而且众家科技业者看事情的角度不同,有些企业是“聚焦产品”(product-focused),亚马逊则是重视默默地协助他人,通常是“客户为重”(customer-focused)。Wood透露,虽然没有大肆宣传,但亚马逊采用机器学习技术已经超过20年,AWS上的机器学习服务比其他云端平台还丰富,有多家客户使用AWS开发新产品。其中,消费者健康软件供应商ZocDoc利用AWS开发出机器学习应用;生鲜食品配送服务业者InstaCart透过AWS掌握各地门市店面的产品流向;照片分享服务网业者Pinterest运用AWS来分类影像,时尚新创企业则用以预测未来流行趋势。拥有医学学位的Wood还表示,AWS有为数众多的基因体,在此进行许多分析。
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深度学习
6 2017年08月03日 星期四华尔街日报:美国计划采取对华贸易行动
集微网 (0)1.美国计划采取对华贸易行动;2.AI**大阅兵:中国猛增、美国保持**,日本数量下降;3.福布斯:苹果必须尊重高通的知识产权;4.瑞萨电子在Zond公司提出的**侵害诉讼案中获胜;5.苹果新**让CarPlay使用起来更加方便 集微网推出集成电路微信公共号:“天天IC”,重大新闻即时发布,天天IC、天天集微网,积微成著!长按 laoyaoic 复制微信公共号搜索添加关注。 1.美国计划采取对华贸易行动;特朗普(Trump)政府计划采取贸易措施来迫使中国政府打击知识产权侵权行为,以及放宽有关美国公司必须共享先进技术方能进入中国市场的规定。据知情人士透露,美国政府正在考虑使用美国贸易法中一个很少使用的条款,以调查中国的知识产权政策是否构成不公平贸易做法。这将为美国制裁中国出口企业或进一步限制向中国公司及美中合资公司转移先进技术铺平道路。 近年来美国企业对于中国在贸易和市场准入方面的做法感到愈发不满,美国商界组织呼吁政府在贸易问题上对中国采取更强硬的立场。许多组织抱怨称,在特朗普政府对中国制造业以及去年中国对美国贸易顺差达3,470亿美元的关注上升之际,其在知识产权等领域对中国的态度不够强
人工智能会不会走向泛化?
中国电子报 (0)在8月12日进行的DOTA2国际邀请赛上,**职业玩家Dendi在“1v1”展示赛中以**局落败、**局认输、第三局放弃的结果负于OpenAI公司开发的人工智能(AI),让电竞圈也体会了一把被AI支配的恐惧。不过,深度学习研究员、前谷歌大脑机器翻译架构师Denny Britz在赛后发文称,AI在对战中的表现令人惊喜,但并未在技术领域有所突破,由于DOTA2“1v1”模式的操作复杂性和比赛用时远远不及团战,人类玩家输给在攻击距离测算、反应速度方面优势明显的人工智能并不奇怪,并表示舆论对AI技术的过度炒作是一件“危险的事”。此前,信息技术研究机构Gartner指出,AI正在经历“AI漂洗(AI washing)”。类似于上世纪某些公司将环保作为形象包装的手段却没有采取任何环保措施的“漂绿(green washing)”现象,部分技术提供商正在夸大AI技术的商业应用程度以获取营收回报,腾讯研究院甚至在《中美两国人工智能产业发展**解读》中预测AI创投领域将在不久的将来迎来泡沫。在市场潜力、投资热潮、舆论期待的催化下,人工智能会不会走向泛化,引发了各方的关注和探讨。基础层研究有待加强差异化卖点
Cadence神经网络 DSP IP 业界**
经济日报 (0)全球电子设计**领导厂商益华计算机(Cadence)宣布推出Cadence Tensilica Vision C5 DSP,是业界**的独立自含式神经网络DSP IP核心,以满足神经网络的高运算需求,并被优化使用在视觉、雷达/光达及融合传感器等应用领域上。 Vision C5 DSP 主攻汽车、监控、无人机及行动/穿戴式装置市场,提供每秒 1TMAC运算能力,可独立执行所有神经网络运算任务。 神经网络日趋深入复杂,其运算要求也迅速增加。 同时,神经网络架构不断变化,新的网络持续出现,新的应用和市场也陆续兴起。 这些趋势使得我们必须为了不仅讲求低功率,也追求高度可编程性以满足未来发展灵活性要求和低风险的嵌入式系统,开发出一套高效能、高通用的神经网络处理解决方案。神经网络 DSP与神经网络加速器汽车、无人机和保全系统中的摄影机式视觉系统需要两种基本类型的视觉优化运算。 首先运用传统运算摄影/成像算法对来自摄影机的输入进行强化。 接着由神经网络式辨识算法执行物体侦测和辨识。 现有神经网络加速器解决方案是将硬件加速器附加在影像DSP上,会使神经网络码分割于执行于DSP 上的某些网络层与将卷积层
IBM声称深度学习取得重大突破 大幅降低处理时间
新浪科技 (0)IBM一直在努力促使计算机变得更智能化、更人性化。本周该公司宣布,已经开发出一种技术,可以大幅缩短处理海量数据并得出有用结论的时间。 IBM使用的“深度学习”技术是人工智能(AI)的一个分支,可模仿人脑的工作原理。它也是微软、Facebook、亚马逊和谷歌的重大关注焦点。IBM的目标是将深度学习系统消化数据所需要的时间从数天缩短到数小时。IBM研究所的IBM研究员和系统加速及记忆主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)说,这些改进可以帮助放射学家更快、更准确地找到病变部位,并读取大量医学图像。到目前为止,深度学习主要是在单一服务器上运行的,因为在不同计算机之间移动大量数据的过程太过复杂。而且,如何在许多不同服务器和处理器之间保持数据同步也是一个问题。IBM在周二的公告中说,已经开发出了能够将这些任务分配到64台服务器的软件,这些服务器总共有256个处理器,可在速度方面取得巨大飞跃。凡是拥有IBM Power系统服务器的用户,以及其他想要测试的技术人员,均可获得这项技术。IBM使用了64个自主开发的Power 8服务器,每一个都将通用的英特尔微处理器和英伟达图形处理器连接起来,并
NVIDIA征服电玩市场 下一步锁定自驾车
DIGITIMES (0)NVIDIA向来以供应电玩游戏**绘图处理器(GPU)著称,现在也跨足人工智能(AI)市场,同时也征战自动驾驶汽车市场,提供软硬件支援先进汽车技术的开发。 NVIDIA企业和汽车公关部负责人Bea Longworth形容,跨足自动驾驶是一个很酷的故事,执行长黄仁勋将这比喻成是“机缘遇上命运”(serendipity meets destiny)。NVIDIA创立于1993年,6年后发布GeForce 256,堪称是跨入自动驾驶领域的**步。当时NVIDIA形容GeForce 256是****个“绘图处理器”,NVIDIA定义为整合了转换、照明、三角设定∕修剪和渲染引擎的单一芯片,每秒处理至少1,000万个多边图形。GeForce 256获得产业专家的好评,且应用在3D游戏当中。NVIDIA GPU的运算功能类似人工智能,制作3D绘图需要一次执行多个计算的处理器,也就是所谓的“并行处理”(parallel processing),教导电脑开车的人工智能技术“深度学习”(deep learning)也需要同样的处理方式。自动驾驶汽车需要从数个不同的镜头(例如Tesla的自动车有8个镜头)、