談到暑期檔最火爆電影

非《失控玩家》莫屬

?隨著這匹最大黑馬殺出重圍

主人公“Guy”也當仁不讓地成為

這個暑期檔的“最強玩家”

然而，像Guy這樣擁有完全意識的人工智能

目前還只處在我們的想象之中

受制于硬件發展水平

僅是最常見深度學習中的建模與部署就需要消耗大量時間

如何才能正確擁抱人工智能

將我們的工作從重復中解救出來？

話不多說，下滑帶你一窺究竟

一

為什么說人工智能無法回避深度學習?

以主流觀點而論，機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是用于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦的機制解釋數據的一種機器學習技術。作為目前應用最廣泛、傳播最火熱的人工智能概念之一，深度學習是當之無愧的“AI顯學”。

深度學習也是可以在理論上將《失控玩家》中的NPC賦予創造力和具備深度學習能力的技術。深度學習技術的普及所帶來人工智能技術爆發，正是網絡平行世界“元宇宙”能夠走上臺前的關鍵。

二

是什么在阻擋機器進行深度學習？

深度學習的最大優點之一，在于它的應用領域（視覺、自然語言，語音、RL等）共享大多數技術。換言之，當你曾在計算機視覺深度學習領域工作過，很快也就能在自然語言處理中上手。因此，深度學習應用中的實際建模也就格外重要。

對于任何神經網絡來說，深度學習模型的訓練階段都是最耗費資源的任務，構建深度學習模型需要大量的訓練數據，才能展現出神奇的智能效果。

另一方面，無論是TensorFlow、Pytorch還是國產的PaddlePaddle飛槳，主流深度學習框架都需要消耗大量的GPU、硬盤CPU等硬件保證訓練速度。戴爾Precision 3561工作站無疑正是專業人士在日常進行深度學習建模的有力武器。

1

關鍵中的關鍵，核心中的核心：高能GPU

GPU的選擇在深度學習系統中較為關鍵

它將從根本上決定深度學習體驗

深度學習是模擬人腦神經系統而建立的數學網絡模型

而深度學習中的高度并行的神經網絡計算

正是GPU擅長的方向

由此，GPU在深度學習尤其是計算機視覺方面

得到了廣泛的應用

在戴爾Precision 3561工作站顯卡、特別是全新Turing架構Tensor Core硬件加速的幫助下，用戶使用TensorFlow進行復雜的深度學習訓練時，不僅可有效提升收斂速度、縮短訓練時間，使得相同總訓練時間內的迭代次數變多，從而提升準確率，更能使訓練次數變多，從而增加嘗試不同超參數的機會。

2

? 數據運算的有力支撐：高速SSD硬盤

在使用Caffe進行圖像、視頻的深度學習時

訓練數據對訓練結果有至關重要的影響

數據處理量大

且經常使用自動數據標注功能

如果硬盤讀取文件的速度較慢

硬盤就會成為深度學習過程中明顯的瓶頸

大幅延長訓練時間

3

? 隱秘的運算助手：高頻CPU

CPU對于深度學習同樣不可忽視

TensorFlow、MXNet、Pytorch都有CPU版本

但我們還是更多選擇主流的GPU版本

即使GPU進行深度學習運算時CPU的承載計算很少

但CPU仍然需要處理以下事情

在代碼中寫入、讀取變量、執行指令

啟動在GPU上函數調用、創建小批量數據、數據傳輸

如果忽視它們

運算速度也最終會忽視你

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《失控玩家》爆火背后：什么才是拥抱人工智能的正确姿势？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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