‘深度學(xué)習(xí)’(deep learning)已經(jīng)改變了計(jì)算機(jī)在現(xiàn)實(shí)世界中觀看、傾聽(tīng)與認(rèn)知事物的方式。然而，對(duì)于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，最重要或許也最實(shí)際的問(wèn)題是：深度學(xué)習(xí)將會(huì)深入智能手機(jī)、可穿戴式設(shè)備或是自動(dòng)駕駛汽車(chē)中使用的微型計(jì)算機(jī)視覺(jué)SoC嗎？誰(shuí)將致力于開(kāi)發(fā)針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的SoC架構(gòu)？它將會(huì)是一款什么樣的SoC？

“毫無(wú)疑問(wèn)地，深度學(xué)習(xí)確實(shí)是改變游戲規(guī)則的一大突破，”嵌入式視覺(jué)聯(lián)盟(EVA)創(chuàng)辦人Jeff Bier以計(jì)算機(jī)視覺(jué)為例表示，深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的影響力，“必須說(shuō)的是，目前它還只是一種經(jīng)驗(yàn)領(lǐng)域。人們正在嘗試不同的東西。”

現(xiàn)在已經(jīng)有充份的證據(jù)顯示芯片供貨商對(duì)深度學(xué)習(xí)(更具體地說(shuō)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的興趣不斷增加。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)正廣泛地應(yīng)用在影像與視頻辨識(shí)領(lǐng)域。

高通(Qualcomm)日前推出了首款可‘模擬人腦’的Zeroth認(rèn)知運(yùn)算平臺(tái)。根據(jù)高通表示，Zeroth將會(huì)被應(yīng)用在未來(lái)的移動(dòng)芯片中，包括即將推出的Snapdragon 820。

Cognivue是另一家專(zhuān)注于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的公司。該公司開(kāi)發(fā)出新的Opus嵌入式視覺(jué)SoC架構(gòu)，據(jù)稱(chēng)將可利用深度學(xué)習(xí)方面的進(jìn)展，大幅提高認(rèn)知偵測(cè)的準(zhǔn)確度。Cognivue目前正與加拿大渥太華大學(xué)(University of Ottawa)合作開(kāi)發(fā)這一架構(gòu)。

從Nvidia今年的GPU技術(shù)大會(huì)(GTC)發(fā)布來(lái)看，就能了解Nvidia也正看好以GPU為主的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

中國(guó)搜尋巨擘百度(Baidu)也致力于開(kāi)發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于辨識(shí)數(shù)據(jù)中心的基本對(duì)象分類(lèi)。百度計(jì)劃將這些模型移植到嵌入式系統(tǒng)中。

百度深度學(xué)習(xí)研究院(Baidu Research)科學(xué)家吳韌表示，“隨著智能手機(jī)的處理性能大幅提高，從數(shù)據(jù)中心的深度學(xué)習(xí)擷取的超級(jí)智能模型可執(zhí)行在我們的手機(jī)上。”一支有效配置的手機(jī)可以直接在手機(jī)上執(zhí)行這些模型，而不需要透過(guò)云端傳送與接收數(shù)據(jù)。吳韌并補(bǔ)充說(shuō)：“目前所面臨的最大挑戰(zhàn)在于是否能以低功耗模式執(zhí)行作業(yè)。”

網(wǎng)絡(luò)搜尋‘長(zhǎng)得像狗的貓’所得到的結(jié)果

人工智能導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)

有一點(diǎn)是明確的?；\罩在1980年代末期和1990年代早期對(duì)于人工智能(AI)的沮喪和失望已經(jīng)煙消云散了。在這個(gè)新的‘巨量數(shù)據(jù)’時(shí)代，大量的數(shù)據(jù)和超強(qiáng)運(yùn)算能力的結(jié)合，開(kāi)始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨別對(duì)象。深度學(xué)習(xí)如今正被視為邁向AI道路的一種全新領(lǐng)域。

有些人宣稱(chēng)，機(jī)器正取得像人類(lèi)一樣準(zhǔn)確辨識(shí)對(duì)象的能力。根據(jù)微軟(Microsoft)研究人員最近發(fā)布的一篇文章，該公司基于深度CNN的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)在ImageNet 1000挑戰(zhàn)賽中的對(duì)象分類(lèi)表現(xiàn)，首度超越了人類(lèi)的能力。就在微軟宣布其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以4.94%的誤差率超越人類(lèi)基準(zhǔn)的5.1%誤差率過(guò)后五天，Google也宣布該公司的系統(tǒng)表現(xiàn)更勝微軟0.04%。

然而，在電子產(chǎn)業(yè)中，不同的廠商解決深度學(xué)習(xí)的方法也各不相同。