在26、27兩日舉行的奧萊利人工智能大會(O’Reilly AI Conference)上，百度硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室高級研究員格雷格•迪亞摩斯(Greg Diamos)和夏朗•納蘭(Sharan Narang)宣布推出開源測試工具DeepBench，對硬件平臺深度學(xué)習(xí)的性能進(jìn)行評估。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本。通過深度學(xué)習(xí)，機(jī)器可以解決如視覺構(gòu)析、語音識別和自然語言處理等復(fù)雜的技術(shù)問題。
“現(xiàn)在我們的計(jì)算機(jī)性能非常有限，因此深度學(xué)習(xí)研發(fā)人員想盡快訓(xùn)練出高效的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！钡蟻喣λ共┦空f道?！疤岣咝阅艿牡谝徊绞菧y量，所以我們把DeepBench帶進(jìn)了深度學(xué)習(xí)的范疇，相信通過跟蹤記錄不同硬件平臺的性能，將有助于處理器設(shè)計(jì)師更好地優(yōu)化應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的硬件?！?/p>
“從初創(chuàng)企業(yè)到行業(yè)巨頭，DeepBench都能識別出其最適宜的深度學(xué)習(xí)硬件平臺。”納蘭博士補(bǔ)充道?！把邪l(fā)人員在開發(fā)新算法時(shí)可以為DeepBench提供新的運(yùn)算模式，反過來也會顯現(xiàn)平臺自身的性能，借此給硬件設(shè)計(jì)師提供一個(gè)有效的反饋?！?/p>
