Развитие машинного обучения благодаря технологиям аппаратного ускорения

Развитие машинного обучения благодаря технологиям аппаратного ускорения

Нет, этот блог не о продолжении фильма «Терминатор», хотя растущая зависимость от машинного обучения и искусственного интеллекта может однажды привести к появлению машин, показанных в этом фильме.

Большая часть волнений в мире технологий сегодня связана с компаниями-разработчиками программного обеспечения, которые продвигают многочисленные инновации. Технологии графического процессора (GPU), системы на кристалле (SoC) и программируемой пользователем вентильной матрицы (FPGA) существуют уже давно, но не обязательно являются общепринятыми (за исключением конкретных случаев использования, таких как игры и компьютерные игры). создание СМИ). Тем не менее, эти аппаратные технологии являются движущей силой важнейших основных инноваций благодаря растущей зависимости от высокопроизводительного машинного обучения для новых привлекательных вариантов использования.

• Автономные транспортные средства. Интерес к автономным (беспилотным) транспортным средствам, будь то автомобили Tesla/Uber или 18-колесные грузовики, беспрецедентен. Есть гораздо более приятные вещи (например, игра в Pokemon GO или текстовые сообщения), которыми люди могли бы заниматься, чем сидеть и водить машину, особенно в условиях интенсивного движения в большинстве крупных городов. Автономное вождение — это огромная задача машинного обучения, в которой тысячи данных/событий обрабатываются в режиме реального времени и принимаются решения. Таким образом, несмотря на то, что интеллект, который управляет решениями, является программным обеспечением, он требует высокоскоростной обработки с помощью аппаратного обеспечения GPU/FPGA. Tesla недавно обновила компьютерную систему своего автомобиля до NVIDIA SoC/GPU. Модернизированная система имеет более чем в 40 раз большую вычислительную мощность по сравнению с предыдущей системой, что позволяет Tesla создавать полностью автономные автомобили. Точно так же Uber также внедрил NVIDIA SoC, поскольку он предлагает услуги по самоуправляемым автомобилям, устраняя необходимость в водителях, работающих неполный рабочий день.
• Виртуальная реальность (VR). Новые способы использования аппаратного ускорения потребителем — это виртуальная реальность, доступная благодаря Oculus Rift и HTC Vive. Чтобы пользоваться этими гарнитурами, вам потребуется ПК или игровая консоль с графическими процессорами для оптимальной производительности. Хотя игры по-прежнему являются основным вариантом использования, другие области применения включают просмотр фильмов, путешествия и образование/обучение, где машинное обучение может обеспечить лучшее погружение и персонализированный опыт. Усовершенствования технологий гарнитуры в конечном итоге сделают виртуальную реальность (и дополненную реальность) частью нашей повседневной жизни.
• Коммерческие дроны. Другое применение аппаратного ускорения — военные (беспилотные летательные аппараты Ariel (БПЛА)) и коммерческие дроны. Одной из причин использования аппаратного ускорения в этом случае является помощь в обработке в реальном времени с низким энергопотреблением по сравнению с дополнительными традиционными процессорами на борту дронов с ограниченной мощностью. Эти дроны помогают в поисково-спасательных операциях, пересадке органов, проведении секретных военных операций и инспекции нефтепроводов/утечек газа/ветряных турбин, которые людям сложно или небезопасно выполнять, избегая при этом препятствий в экстремальных ландшафтах и ​​условиях.
• Геномика. Еще одним сценарием, спасающим жизни, является все более широкое использование аппаратного ускорения в области геномики для картирования и секвенирования ДНК. Исследователи надеются найти лекарство от рака, диабета и других заболеваний, которые вызывают большинство проблем со здоровьем и смертей во всем мире. Исследование геномики — это трудоемкий процесс анализа всех доступных данных с использованием традиционных процессоров. FPGA и другие технологии ускорения обрабатывают данные на значительно более высоких порядках и, следовательно, сокращают время исследования.

Аппаратное ускорение в облаке. Самым захватывающим событием в этой области за последнее время стало предложение аппаратного ускорения от крупных поставщиков облачных услуг. Amazon AWS теперь предлагает инстансы F1 для ускорения FPGA, что позволяет клиентам создавать и использовать собственное аппаратное ускорение без первоначальных затрат. Кроме того, если вы являетесь независимым поставщиком программного обеспечения, это открывает для вас возможность продавать специализированное аппаратное ускорение для множества вариантов использования на AWS Marketplace.

Заглядывая вперед, мы увидим, что все больше и больше будет использоваться все более быстрая обработка данных для принятия решений в режиме реального времени для более автоматизированного мира. Общедоступная облачная платформа, предоставляющая доступ к аппаратному ускорению по запросу и в масштабе, является ключевым фактором для многочисленных новых вариантов использования.

Добро пожаловать в мир машин, управляющих нашим миром.

Пожалуйста, дайте мне знать ваши мысли в разделе комментариев ниже о том, какие другие варианты использования, которые вы видите, выигрывают от этих технологий аппаратного ускорения. Также подписывайтесь на меня в твиттере @balajisiva и medium.

через мой пост в Linkedin.