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2019-06-16   来源:人民日报   参与互动参与互动
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股票k线图怎么看除此之外,针对深度学习领域,NVIDIA还重磅发布了全球第一款基于TeslaP100打造的面向深度学习的专用设备DGX-1。相比传统的双路至强平台,DGX-1在性能上提升了近60倍,节点带宽提升了10倍以上,训练时间缩短75倍。根据NVIDIA针对亿照片进行训练的测试结果显示,相比去年发布的Maxwell产品在性能提升上达到了12倍。比如就开篇提到的商品推荐问题,翁志就讲到,目前在这方面京东还是有很大提升空间的,而他们也在努力提升这方面的能力。同时他也指出,这其中的难度还是很大,比如即便京东在数据质量(包括数据类型、数据准确性等)方面是同行中算是出类拔萃的,但是由于平台每天都有大量新的数据产生,再加上这些新数据的准确性又没办法准确评估,非常容易导致最终的分析结果出现偏差。比如就开篇提到的商品推荐问题,翁志就讲到,目前在这方面京东还是有很大提升空间的,而他们也在努力提升这方面的能力。同时他也指出,这其中的难度还是很大,比如即便京东在数据质量(包括数据类型、数据准确性等)方面是同行中算是出类拔萃的,但是由于平台每天都有大量新的数据产生,再加上这些新数据的准确性又没办法准确评估,非常容易导致最终的分析结果出现偏差。

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谁教教我魔域私服怎么升级和宝宝加战快依托庞大的数据量,京东正围绕其主要的业务方向,包括电商、金融和云,进行相关的数据分析、深度学习,最终体现在应用中,涵盖商品推荐、JIMI机器人、精准广告、物流仓储等各个环节,京东集团首席技术顾问翁志在接受采访时介绍说。他表示,在深度学习方面,京东确实做了不少工作,也取得了一定的进展,不过他也坦言,要真正实现智能还有很长一段路要走。从中可以看出这其中既有技术层面的问题,也有数据质量方面的不足,而且这不是京东一家面临的问题,几乎是全行业所要面对的。一方面需要继续增强计算能力(因为机器需要学习的内容太多、需要的计算量太大,所以只有并行计算这种方式才能满足,而GPU就是并行计算的典型代表,而这也是为什么NVIDIA大谈特谈深度学习的一个主要因素)。另一方面,企业则要在数据质量方面多下功夫。前者由像NVIDIA这样的技术平台主导,而后者则需要相关企业多把关,当然这其中也涉及到技术能力,毕竟靠人力审核的时代已经过去了。短短一年时间,提升了12倍,这样的结果几乎是不可想象的。翁志对此也表现出了很强的兴趣。他说,尽管短时间内他们还不会考虑采购DGX-1,但在某些特定需求上,比如大量数据的集中处理分析,DGX-1是非常有优势的。据翁志介绍,京东用于深度学习线下模型训练的GPU卡在1k~2k之间,应该说这是一个不小的量(此前在采访科大讯飞时,他们透露的数据是几百块),未来这一体量还可能继续增加,毕竟距离真正的智能还比较远。所以说简单点,要提升人工智能的水平,关键之处还是在于计算能力、GPU技术水平的提升。而就在本次GTC上,NVIDIA也发布了全新的下一代GPU计算加速卡TeslaP100。在主题演讲中,黄仁勋用奇迹(MIRACLES)来形容TeslaP100带来的改变,全新的Pascal架构、16nm制程、HBM2显存架构(提供高达720GB/s的超高带宽)、支持NVLink技术和全新的AI算法,支持高达的峰值FP16运算性能。

【责任编辑:韩辉】
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