YASKAWA JANCD-MSV01B
YASKAWA JANCD-MSV01B 想要从原始输入直接跨越到高层特征，无疑是困难的。而整个识别过程，所需要的数据量和运算量是十分巨大的。
深度学习之所以能够在今天得到重要的突破，原因在于：
1、海量的数据训练
2、高性能的计算能力（CPU，GPU，FPGA，ASIC），两者缺一不可。
2、算力
衡量芯片计算性能的重要指标称为算力。通常而言，将每秒所执行的浮点运算次数（亦称每秒峰值速度）作为指标来衡量算力，简称为 FLOPS。现有的主流芯片运算能力达到了 TFLOPS 级别。一个 TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒万亿（=10^12）次的浮点运算。增加深度学习算力需要多个维度的齐头并进的提升：
1、系统并行程度
2、时钟的速度
3、内存的大小（包括register、cache、memory）;
4、内存带宽（memory bandb）
5、计算芯片同 CPU 之间的带宽
6、还有各种微妙的硬件里的算法改进。
我们这篇报告将主要关注人工智能的芯片领域，着重讨论 GPU，FPGA，ASIC 等几种类型的芯片在人工智能领域的应用和未来的发展。
3、GPU 简介
GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与 CPU 类似，只不过 GPU 是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的 GPU 已经不再局限于 3D 图形处理了，GPU 通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU 可以提供数十倍乃至于上百倍于 CPU 的性能。
GPU 的特点是有大量的核（多达几千个核）和大量的高速内存，最初被设计用于游戏，计算机图像处理等。GPU主要擅长做类似图像处理的并行计算，所谓的“粗粒度并行（coarse-grain parallelism）”。
这个对于图像处理很适用，因为像素与像素之间相对独立，GPU 提供大量的核，可以同时对很多像素进行并行处理。但这并不能带来延迟的提升（而仅仅是处理吞吐量的提升）。
比如，当一个消息到达时，虽然 GPU 有很多的核，但只能有其中一个核被用来处理当前这个消息，而且 GPU 核通常被设计为支持与图像处理相关的运算，不如 CPU 通用。GPU 主要适用于在数据层呈现很高的并行特性（data-parallelism）的应用，比如 GPU 比较适合用于类似蒙特卡罗模拟这样的并行运算。
CPU 和 GPU 本身架构方式和运算目的不同导致了 CPU 和 GPU 之间的不同，主要不同点列举如下。
正是因为 GPU 的特点特别适合于大规模并行运算，GPU 在 “深度学习”领域发挥着巨大的作用，因为 GPU 可以平行处理大量琐碎信息。深度学习所依赖的是神经系统网络——与人类大脑神经高度相似的网络——而这种网络出现的目的，就是要在高速的状态下分析海量的数据。
例如，如果你想要这种网络如何识别出猫的模样，你就要给它提供无数多的猫的图片。而这种工作，正是 GPU 芯片所擅长的事情。而且相比于 CPU，GPU 的另一大优势，就是它对能源的需求远远低于 CPU。GPU 擅长的是海量数据的快速处理。
虽然机器学习已经有数十年的历史，但是两个较为新近的趋势促进了机器学习的广泛应用： 海量训练数据的出现以及 GPU 计算所提供的强大而高效的并行计算。人们利用 GPU 来训练这些深度神经网络，所使用的训练集大得多，所耗费的时间大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。
GPU 还被用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。
将 GPU 加速器用于机器学习的早期用户包括诸多规模的网络和社交媒体公司，另外还有数据科学和机器学习领域中一流的研究机构。与单纯使用 CPU 的做法相比，GPU 具有数以千计的计算核心、可实现 10-100 倍应用吞吐量，因此 GPU 已经成为数据科学家处理大数据的处理器。
综上而言，我们认为人工智能时代的 GPU 已经不再是传统意义上的图形处理器，而更多的应该赋予专用处理器的头衔，具备强大的并行计算能力。
国内在 GPU 芯片设计方面，还处于起步阶段，与国际主流产品尚有一定的差距。不过星星之火，可以燎原。有一些企业，逐渐开始拥有自主研发的能力，比如国内企业景嘉微。
景嘉微拥有国内自主研发的 GPU 芯片 JM5400，专用于公司的图形显控领域。JM5400 为代表的图形芯片打破外国芯片在我国军用 GPU 领域的垄断，率先实现军用 GPU国产化。GPU JM5400 主要替代 AMD 的 GPU M9，两者在性能上的比较如下。相比而言，公司的 JM5400 具有功耗低，性能优的优势。
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