【IT168 评论】计算机发展到今天，已经大大改变了我们的生活，我们已经进入了智能化的时代。但要是想实现影视作品中那样充分互动的人工智能与人机互动系统，就不得不提到深度学习。
深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球，大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没，可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎，基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速。同时，深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向。
在上周举办的2015全国高性能计算学术年会上，深度学习再次成为热点。那么，GPU用于深度学习的最新进展如何?深度学习方面有哪些案例?哪些厂商在研究深度学习?深度学习与GPU结合的前景以及未来技术趋势到底是怎么样的?
带着这些问题小编有幸在HPC China上采访到了科大讯飞内核研发中心研发总监于振华、科大讯飞深度学习平台研发主管张致江、NVIDIA中国区政府销售总监Tomas He和NVIDIA中国区企业传播高级经理Steven Jin,从典型应用和行业发展等多个角度进行了深入解读。
GPU成为深度学习的强大加速动力
在HPC China大会上，NVIDIA解决方案工程架构副总裁Marc Hamilton表示：“在NVIDIA的推动下，过去7年间整个加速计算领域获得了10倍的增长，NVIDIA的GPU加速器占据了加速器市场85%的份额。同时在GPU的驱动下全球和中国都掀起了深度学习热潮，GPU也已成为深度学习研究的首选技术平台。”
熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找非常好的值的计算。这需要通过不断的尝试实现收敛，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。那么，在这个训练的过程中科大讯飞是如何利用GPU加速从而实现最好的训练效果的呢?
▲科大讯飞深度学习平台研发主管张致江（左）科大讯飞内核研发中心研发总监于振华（右）
科大讯飞内核研发中心研发总监于振华表示：目前在深度学习训练方面，跑的大部分是矩阵运算，包括CNN、GNN,大部分都是矩阵运算或卷积运算，实际上我们所有运算几乎都是放在GPU加速卡上的。CPU基本上属于一个很“瘦”的状态，不需要太强的级别，但因为目前这种构架，所有的通信和数据传输都要经过CPU,在硬件构架方面也存在一定的限制，我们未来还将通过新的设计解决传输带宽的问题。
▲NVIDIA中国区政府销售总监 Tomas He
NVIDIA中国区政府销售总监Tomas He表示：从目前来看，深度学习大量的使用，主要集中在训练方面。那么在这个领域，GPU确实是非常适合的，这也体现在所有的这些工业界的大佬如BAT、谷歌，Facebook等等，都在使用GPU在做训练。而除了训练之外，在实际的应用方面，NVIDIA也正在结合中国地区IDC机房普遍具备的功耗、网络等特点，考虑是否设计低功耗的GPU,来满足用户的需求。
软硬结合 让GPU在深度学习领域更生态
▲NVIDIA中国区企业传播高级经理 Steven Jin
“NVIDIA对于深度学习的投入，不仅仅是发布一个Tesla显卡，NVIDIA希望对深度学习有一个全方面的培育，我们希望在这个领域NVIDIA可以充当一个领路者的角色。”NVIDIA中国区企业传播高级经理Steven Jin表示。
NVIDIA中国区政府销售总监Tomas He补充说道：NVIDIA正借助深度学习完成向一个平台化的公司转型。
在硬件方面，得益于统一的GPU架构，从嵌入式到桌面再到HPC和云服务，NVIDIA可为不同的硬件平台均提供深度学习研究的支持。其中，Tesla K80即有针对深度学习任务的优化，在深度学习框架Caffe中，Tesla K80的速度更可以比CPU快上近24倍。
在软件方面，NVIDIA推出了DIGITS深度学习训练系统，它是首个专门用于图像分类的全功能图像系统，可用于设计、训练和验证深度神经网络，目前已推出最新的DIGITS 2可以充分利用多GPU扩展实现性能翻倍。NVIDIA还推出了cuDNN(CUDA深度神经网络库)，让开发者可以将其集成到更高级的机器学习框架如Caffe、Torch、Theano中，这些框架均可充分利用GPU加速，帮助研究人员高效地训练更大、更复杂的神经网络。
针对本地化合作伙伴的发展，NVIDIA还联合曙光、浪潮等HPC领域的众多合作伙伴，推动中国深度学习生态链的构建，助力中国企业在深度学习领域的创新。例如NVIDIA和曙光合作的XSystem深度学习产品，可为用户提供完整的软硬件一体化深度学习解决方案;NVIDIA与曙光、中科院计算技术研究所共建的深度学习与高性能计算联合实验室，将联合开展深度学习软硬件产品的开发和推广工作。
对于NVIDIA来说，深度学习是GPU计算发展的大好时机，也是继HPC之后一个全新的业务增长点。正如Tomas He所提到的那样，NVIDIA将世界各地的成功经验带到中国，包括国外的成功案例、与合作伙伴的良好关系等等，帮助中国客户快速成长。
