GPU打造的人工智能
我们的大脑是由神经元组成——这些微小的细胞们通过电化学信号不断地发射和接收信息。而对于谷歌来说，从它的3D地图街景到安卓机上的语音识别app，它也同样需要一颗强劲的大脑来驱动一切。跟人类不同的是，它采用的材料完全不同——其中包括图形微处理器——也就是那些本来在台式机里处理图片和视频的芯片。 上面的内容来自已经加盟谷歌的AI大师Geoffrey Hinton， 他现在效力于“谷歌大脑”的开发部门。当时佩奇刚刚收购Geoffrey名为“深度学习”的一个项目时，虽然他没有透露过多细节，但他表示谷歌正在使用图形处理器（也就是GPU）来驱动它模拟人脑的神经网络。虽然GPU的设计是针对图像、视频和游戏的处理，但谷歌显然不是按常规方式出牌——为什么不用CPU呢。因为GPU在大规模信息的并行处理上表现非常好，可以同步处理众多的小型任务；事实上，GPU在任何需要“重劳力”的情境下都能派上用场。 这里不光是谷歌，众多的技术公司也在现代数据中心已经采用了GPU对付各种各样的任务。Salesforce不断抓取和分析twitter上庞大的信息流用的就是GPU；亚马逊也早就有了即时提供GPU计算能力的云服务。还有imgix，一家旧金山的创业公司能为网站提供在线的图片重排服务，同样也是基于GPU。imgix的CEO Chris Zacharias表示现在GPU这个说法已经有点不合时宜了——GPU本身只是进行一些运算，而这些运算能够应用的领域非常的广。但GPU们被迁移到数据中心用于驱动网络的时间不长。亚马逊是在2010年开通了GPU的云服务，而Nvidia也是在今年透露Salesforce等网站是用GPU驱动他们的在线服务。但是谷歌打算更进一步，甚至有意在主要的搜索引擎上启用GPU。 Saleforce之前拒绝就GPU使用的问题，但根据Nvidia关于这方面的言论，目前他们在GPU的使用上还只是处理大量的并行运算。Salesforce曾向公众表示，公司在用GPU搜索Twitter等社交站点来抓取特定的关键字。公司的营销云（Marketing Cloud）每天分析的微博数量为5亿条，搜索的关键字达百万级。这些当然都跟图形处理没有关系，但如果需要，这些芯片同样可以用到图形服务中去。Nvidia作为全球最大的图形处理芯片制造商，在数年前就已经预测了GPU在大规模并行计算的未来。但现在，谷歌在这一领域迈开步伐，相信全球的互联网大军都会很快跟上。 |
