【环球科技综合报道】据美国新闻网站“Forward Geek”9月26日报道,在26、27两日举行的奥莱利人工智能大会(O’Reilly AI Conference)上,百度硅谷人工智能实验室高级研究员格雷格•迪亚摩斯(Greg Diamos)和夏朗•纳兰(Sharan Narang)宣布推出开源测试工具DeepBench,对硬件平台深度学习的性能进行评估。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。通过深度学习,机器可以解决如视觉构析、语音识别和自然语言处理等复杂的技术问题。
“现在我们的计算机性能非常有限,因此深度学习研发人员想尽快训练出高效的人工神经网络。”迪亚摩斯博士说道。“提高性能的第一步是测量,所以我们把DeepBench带进了深度学习的范畴,相信通过跟踪记录不同硬件平台的性能,将有助于处理器设计师更好地优化应用于深度学习的硬件。”
“从初创企业到行业巨头,DeepBench都能识别出其最适宜的深度学习硬件平台。”纳兰博士补充道。“研发人员在开发新算法时可以为DeepBench提供新的运算模式,反过来也会显现平台自身的性能,借此给硬件设计师提供一个有效的反馈。”
责任编辑:赖志昌
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