首页 ? 科技 >

人工智能在NVIDIA GTC DC Event 2019上的公告

2019-11-08 17:25:27来源:

NVIDIA是硅谷的一家技术公司,每年两次,率先并普及了图形处理单元(GPU)的使用,召开了一次名为GPU技术会议(GTC)的会议,旨在展示新兴领域使用处理技术的进步技术用例。鉴于计算密集型机器学习训练和推理的能力,最近的GTC事件集中在AI上就不足为奇了。每年,似乎GTC事件越来越多地只限于AI,几乎排除了其他正在使用GPU的领域。话虽如此,NVIDIA GTC 2019大会上发布了许多有趣的公告,这些有趣的公告不仅是关注公司自有产品和解决方案的公告。

美国邮政服务使用AI加快邮件处理速度

最有趣的公告之一与新产品或功能无关。相反,该公司宣布,美国邮政服务局(USPS)现在正在使用AI和计算机视觉技术来处理每天约1,460亿封邮件和600万个包裹。使用图像识别搭载机器学习,美国邮政索赔,这将是能够处理这些项目多达10倍的速度,并比现有更高的精度。具体来说,该解决方案使用AI读取标签,以帮助自动进行路由和分类。该系统将于2020年春季末全面投入运行。

AI性能持续提升

在整个AI市场上发生的另一项有趣的创新是提高机器学习模型的性能,无论是用于训练还是在推理阶段,也称为操作化。许多公司意识到,人工智能的力量不仅应在数据中心或云中得到利用,还应在设备本身上得到利用。从手机到相机和机器人的边缘设备越来越多地要求在断开Internet连接的同时使用机器学习模型。为此,需要能够处理日益复杂的机器学习模型的处理能力。

去年,NVIDIA发布了他们的Jetson产品,该产品以同样小的价格将基于边缘的AI的外形尺寸减小到了小尺寸,同时又提高了性能。今年,他们宣布了Jetson Xavier NX,该公司声称这是全球最小的“ AI超级计算机”,专注于边缘的机器人和嵌入式计算设备。该公司的AI边缘计算设备比信用卡小,可以提供通常与服务器机器相关的性能,而功耗却仅为10瓦。有趣的是,什么样的应用程序适合这些边缘计算需求。

基准之战

最近,专注于构建AI芯片组的硬件公司出现了一些繁荣。虽然这些硬件公司中的许多公司专注于特定的AI应用领域,例如计算机视觉,自然语言处理,传感器处理和其他重点领域,但其中一些公司专注于构建能够处理各种模型训练的通用机器学习处理能力和推理工作量。由于这种多样性,人们更加重视使用基准来比较不同技术实现之间的性能。

MLPerf基准测试创建于2018年,旨在通过独立验证和复制的方式来衡量训练和推理的绩效。该基准由教育机构的公司和研究人员合作组成,旨在衡量处理器能够以多快的速度处理ML训练和推理的标准化工作负载。不用说,随着技术供应商继续对其芯片组进行重大改进,他们继续为基准性能而战。

在这次NVIDIA GTC DC 2019活动中,该公司声称除训练基准中的性能外,还击败了机器学习推理性能的基准。MLPerf有五个推理基准,主要针对四种推理方案,包括图像分类,对象检测和翻译。可以预见,我们可能很快会看到其他致力于提高自身性能的供应商发出的类似公告。

模型市场正在升温

NVIDIA不是唯一在活动中宣布消息的公司。Booz Allen推出了Modzy,这是一个用于管理运行中的机器学习模型的平台以及策展模型的市场,从而掀起了波澜。尽管AI的许多工作重点都已用于机器学习模型的开发和创建,但现在的注意力已转移到那些更关心使用和使用其他人开发的模型的人的需求上。结果,我们开始看到针对机器学习模型的使用和使用的新型解决方案的出现,即所谓的ML“ Ops”平台。

专注于此需求的技术和管理咨询与工程公司Booz Allen Hamilton宣布了其Modzy平台,该平台专注于公共和私营部门公司快速部署,管理和保护AI模型的需求。Modzy平台为组织提供了不仅可以扩展自己的ML模型的功能,而且还提供了一个模型“市场”,该模型包括客户模型,Booz Allen模型以及由NVIDIA,HyperGiant,Paravision,Orbital Insight, AI.Reverie,AppTek,等等。

随着AI一直是各种规模的公司渴望投资的东西,我们希望看到更多传统上以产品为重点的活动,以更加强调AI。考虑到这一点,NVIDIA GTC DC高度重视AI不足为奇。

广东快乐十分开奖结果