人工智能不再是未來 機器學習靠什么來實現(xiàn)？

　　隨著科學技術的迅猛發(fā)展，人們想用機器做越來越多的事，人們能做的，不能做的，懶得做的，統(tǒng)統(tǒng)都想讓機器來幫助完成。“人工智能”這個曾經(jīng)只能出現(xiàn)在好萊塢科幻電影里的事，已經(jīng)變得不再遙遠，而這一研究也都在各行各業(yè)開始啟動。在通往人工智能的路上，機器學習是核心，與傳統(tǒng)電腦的計算模式不同，機器學習是將輸入和結果告訴電腦，由電腦來識別規(guī)則、產(chǎn)生程序，從而承擔大量的編程工作。

　　談到機器學習，我們很容易想到前段時間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)云時代機器學習的強大實力。盡管如此，目前機器學習仍然在早期探索階段，但其巨大潛力早已經(jīng)受到各方關注。借著當今風靡全球的“大數(shù)據(jù)”春風，作為人工智能領域重要方向的機器學習，逐漸成為技術創(chuàng)新的生力軍。

　　機器學習前景這么好，我們靠什么去實現(xiàn)呢?兩個核心：首先是必須具備足夠強大的數(shù)據(jù)庫;其次，必須具備足夠強大的計算能力。隨著數(shù)據(jù)采集技術的飛速發(fā)展，每一個從網(wǎng)絡獲取信息的用戶，都成為提供新的信息的源頭，數(shù)據(jù)源的日益豐富引發(fā)數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸性增長。大規(guī)模數(shù)據(jù)一方面為精準定位用戶需求提供更多可能性，但也為快速有效處理數(shù)據(jù)帶來更多的挑戰(zhàn)。采用GPU方式能很好處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡問題，因為機器學習算法通常需要海量計算來處理數(shù)據(jù)(圖像、文本等)，和提取數(shù)據(jù)對象的確定特征。尤其是在訓練階段，模型或算法為了調整精度，需要處理大量數(shù)據(jù)。而GPU是非常擅長于管理一些比較復雜的數(shù)據(jù)，像視頻、音頻的數(shù)據(jù)等。

　　如今，GPU加速技術已經(jīng)應用在了社會的方方面面，除了傳統(tǒng)的科研院所和高校教育機構之外，包括游戲、汽車、醫(yī)療、勘探、VR和互聯(lián)網(wǎng)等各行各業(yè)中都出現(xiàn)了GPU加速的身影。

　　人們利用GPU來訓練這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡，所使用的訓練集大得多，所耗費的時間大幅縮短，占用的數(shù)據(jù)中心基礎設施也少得多。GPU還被用于運行這些機器學習訓練模型，以便在云端進行分類和預測，從而在耗費功率更低、占用基礎設施更少的情況下能夠支持遠比從前更大的數(shù)據(jù)量和吞吐量。寶德作為國內(nèi)首屈一指的HPC解決方案提供商，基于對市場的敏感度與洞察力，在擁抱深度學習和機器學習上非常積極。針對各類客戶對于GPU服務器的不同需求層層細分，寶德在2015年將8款全新一代高密度GPU加速計算服務器隆重推向市場，以充分滿足不同客戶不同應用場景的使用需求。

　　寶德推出的全新一代高密度GPU加速計算服務器適用于高性能計算、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、大數(shù)據(jù)分析、互聯(lián)網(wǎng)、金融等關鍵應用場景，為各行業(yè)客戶提供了全方位的計算解決方案，通過GPU承擔部分預算量繁重且耗時的代碼，為運行在CPU上的應用程序加速，足以幫助企業(yè)完成更多計算任務、處理更大數(shù)據(jù)集、縮短應用運行時間。

　　GPU加速計算服務器將是實現(xiàn)機器學習和人工智能的必由之路。只有具備強大的研發(fā)能力和高度的市場敏感度和洞察力的服務器廠商才能快速擁抱這場人工智能革命，滿足市場需求。