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大數據到認知計算理論發展

2017-03-31 17:02:39 | 來源:中培企業IT培訓網

認知計算是IBM提出的概念,中培偉業《大數據分析及可視化技術應用實戰》培訓專家鐘老師介紹,在IBM的這一概念中,“認知計算”是通過與人的自然語言交流及不斷地學習,從而幫助人們做到更多的系統,是從硬件架構到算法策略、從程序設計到行業專長等多個學術領域的結合,能夠使人們更好地從海量復雜的數據中獲得更多洞察,從而做出更為精準的決策。IBM清晰地把認知計算定義為——具備規模化學習、根據目標推理以及與人類自然互動能力的系統。

認知計算和大數據分析有何區別?

大數據分析屬于認知計算的一個維度。與大數據相比,認知計算的范圍更廣、技術也更為先進。

認知計算和大數據分析有類似的技術,比如大量的數據、機器學習(MachineLearning)、行業模型等,大數據分析更多強調的是獲得洞察,通過這些洞察進行預測。此外,傳統的大數據分析會使用模型或者機器學習的方法,但更多的是靠專家提供。

對于認知計算而言,洞察和預測只是其中的一種。但是,認知計算更為強調人和機器之間自然的交互,這些維度都不是傳統的大數據分析所強調。

此外,認知計算目前成長很快的一個領域為深度學習(DeepLearning),它的學習方法與傳統方法不同,更多的是基于大量的數據通過自學的方式得到這樣的模型,而不需要很多的人為干預,這個從學習方法來講和大數據分析有很多不同的地方。

CPUGPUASIC等傳統計算資源的瓶頸

近十年來,人工智能又到了一個快速發展的階段。深度學習在其發展中起到了中流砥柱的作用,盡管擁有強大的模擬預測能力,深度學習還面臨著超大計算量的問題。在硬件層面上,GPUASICFPGA都是解決龐大計算量的方案。

時至今日,據2006年已經過去了十年,過去的十年集成電路的發展還是遵循著摩爾定律,CPU的性能得到了極大的提升,然而,這并沒有讓CPU再次走入深度學習研究者的視野。盡管在小數據集上CPU能有一定的計算能力表現,多核使得它能夠并行處理,然而這對深度學習來說還是遠遠不夠的。

GPU:雖然走進了研究者的視線,相比于CPUGPU的核心數大大提高了,這也讓它有更強大的并行處理能力,它還有更加強大的控制數據流和儲存數據的能力。在 Chikkerur進行了CPUGPU在處理目標識別能力上的差別,最終GPU的處理速度是CPU3-10倍。

ASIC:專用集成電路芯片(ASIC)由于其定制化的特點,是一種比GPU更高效的方法。但是其定制化也決定了它的可遷移性低,一旦專用于一個設計好的系統中,要遷移到其它的系統是不可能的。并且,其造價高昂,生產周期長,使得它在目前的研究中是不被考慮的。

FPGA是計算的未來?

FPGAFPGAGPUASIC中取得了權衡,很好的兼顧了處理速度和控制能力。一方面,FPGA是可編程重構的硬件,因此相比GPU有更強大的可調控能力;另一方面,與日增長的門資源和內存帶寬使得它有更大的設計空間。更方便的是,FPGA還省去了ASIC方案中所需要的流片過程。

FPGA的一個缺點是其要求使用者能使用硬件描述語言對其進行編程。但是,已經有科技公司和研究機構開發了更加容易使用的語言比如Impulse Accelerated Technologies Inc. 開發了C-to-FPGA編譯器使得FPGA更加貼合用戶的使用,耶魯的E-Lab則開發了Lua腳本語言。這些工具在一定程度上縮短了研究者的開發時限,使研究更加簡單易行。


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