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英特尔FPGA:加速推动机器学习与人工智能

时间:2017-9-7 13:30:19 点击:

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英特尔可编程闸阵技术是英特尔通过收购和内部发展打造的解决方案,英特尔可编程系统事业部前身为Altera,FPGA市场在全球达50亿规模,英特尔推出异构多核处理器之后,通过FPGA能真正实现定制化的可编程高利用率,异构多核处理处理器是在CPU内集成CPU和其他模块一起同步工作,异构多核处理器错了CPU运算模块之外还会有例如GPU、FPGA、DSP的运算模块。

  “1辆车在1天约产生4Tbyte数据,而1间工厂则产生1ExaByte,在美国搜集后的数据有94%都被丢弃,至于要如何使用上述数据的答案在于变得更聪明。他也指出,让业者能在合理成本与资源下解决之前无法处理的问题,其中的硬体解决方案之一就是FPGA。”英特尔可编程解决方案事业部FPGA软件解决方案高级总监费熊健这样告诉记者。

  Bernhard Friebe(费熊健)现任英特尔可编程解决方案事业部FPGA软件解决方案高级总监,负责定义、推动和管理英特尔可编程逻辑解决方案创新的软件产品,覆盖整个产品生命周期。负责的产品包括 Quartus Prime 设计软件、英特尔的 SoC FPGA 嵌入式设计套件、英特尔FPGA面向OpenCL、 HLS 编译器和DSP设计工具的软件开发套件(SDK)。他还负责管理由英特尔 FPGA 实现的机器学习和云上的 FPGA 加速解决方案。

  人工智能和深度学习一直是行业内非常火热的话题,如何让机器做出比人更明智的决策,微软选择英特尔Stratix 10 FPGA作为新的深度学习加速平台的关键硬件加速器,这种基于 FPGA 的深度学习加速平台可以提供“实时人工智能”技术,使云基础设施能够以超低延迟来尽可能快速地处理和传输数据。在云中,系统需要处理直播数据流(包括视频,传感器或搜索查询)并快速将数据传送回用户,因此提供实时人工智能变得越来越重要。

  人工智能是一个快速发展的领域,需要多种技术来有效管理各种工作负载的需求。英特尔提供广泛的技术以推动市场演进,包括英特尔至强 处理器,英特尔 FPGA 和英特尔 Nervana ASIC 技术。与那些为运行单个工作负载而优化的专用深度学习硬件加速器相比,英特尔 FPGA 的高度灵活性让用户可以自定义硬件以满足特定的工作负载需求,并可以随着深度学习工作负载和使用模式的更改而快速地重新配置硬件。英特尔 Stratix 10 FPGA 结合了硬化处理器模块,这种模块可提供高水平的持续性能和效率,并可根据用户的自定义来灵活的编程。

  通过加速模型训练、快速评分和高度可扩展的基础设施,基于英特尔技术的机器学习平台将数据转化为可操作的商业智能。结合最新的英特尔至强可扩展处理器,英特尔 FPGA 可自定义和编程以提供低延迟和灵活的精度,与单独的英特尔 至强处理器相比,在深度学习推理方面每瓦特功耗具有更高的性能。

  在国内京东AI与大数据研发团队选择了英特尔Arria 10 FPGA实现卷积神经网络和长短时记忆神经网络,用于帮助分析京东云服务上海量的图像信息,低延迟和高吞吐量可以精确理解和分析图像内容。

  图像内容感知识别技术在京东有着广泛的应用场景,其中京东的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)系统基于CNN+LSTM网络实现了端到端的文字识别,这项技术用于京东敏感词审核、商品描述提取以及用户实名认证等诸多环节。京东集团副总裁,AI与大数据部负责人翁志指出:“虽然目前京东的商品详情图上敏感词审核已有95%以上的准确率和90%以上的召回率,但在某些场景中,图片内容的复杂性使得在现有GPU上进行的计算处理会存在延时。”经过测试, Arria 10 FPGA上实现的LSTM加速卡相比GPU在性能上提升了近5倍,避免了一些无用计算,降低了图片的识别延时,非常有利于优化应用场景”

  英特尔 FPGA灵活、低迟延、高吞吐量、高能效,是理想的人工智能应用加速解决方案。”英特尔公司可编程解决方案部门软件营销及规划总监费熊健(Bernhard Friebe)介绍说,“英特尔的人工智能生态环境将支持FPGA技术,我们可提供面向FPGA优化的库和框架来实现开发者生产力及更短的设计周期。”

作者:英特尔FPGA:加速推动机器学习与人工智能 来源:英特尔FPGA:加速推动机器学习与人工智能
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