如果要給谷歌今年的I／O開(kāi)發(fā)者大會(huì)尋找一個(gè)主題，那么就是人工智能（AI）已經(jīng)融入了公司所有要做的事情中。從讓人印象深刻的Duplex到全新的第三代Cloud TPU，包括在下一代Android P系統(tǒng)中整合的很多功能，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將會(huì)繼續(xù)扮演非常重要的角色，而谷歌每年在這個(gè)領(lǐng)域都會(huì)保持對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)。
在這次I／O開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，許多谷歌公司知名的代表人物都紛紛分享了自己對(duì)人工智能領(lǐng)域的看法。包括Greg Corrado， Diane Greene和Fei－Fei Li談話，以及Alphabet董事長(zhǎng)John Hennessy的演講，都展示了谷歌最近的突破以及思維變化對(duì)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域如何產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響我們的生活。
谷歌在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面的雄心壯志已經(jīng)采用了“多管齊下”的方法。在云計(jì)算中，有專(zhuān)門(mén)適用于硬件的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和第三代Cloud TPU這種面向開(kāi)發(fā)者的應(yīng)用工具。還包括TensorFlow以及大量科學(xué)界和開(kāi)發(fā)者界的研究也在進(jìn)行中。
熟悉的硬件軌道
約翰·亨尼斯是計(jì)算機(jī)科學(xué)行業(yè)的資深人士，他在最后一天的演講中表現(xiàn)非常出色，就像第一天桑達(dá)爾·皮查伊的表現(xiàn)一樣中肯。在過(guò)去的10年里，技術(shù)追隨者對(duì)很多關(guān)鍵的主題都很熟悉，包括摩爾定律的失效、性能效率和電池電源的限制等，現(xiàn)在已經(jīng)有越來(lái)越多的計(jì)算方法來(lái)解決日益復(fù)雜的問(wèn)題。
而解決方案就是需要一種新的計(jì)算方法，針對(duì)特定領(lǐng)域的體系結(jié)構(gòu)。換句話說(shuō)，為特定的應(yīng)用程序定制硬件架構(gòu)，可以最大限度地提高性能和提高能源效率。
當(dāng)然，這并不是一個(gè)全新的概念，我們已經(jīng)嘗試過(guò)在圖形任務(wù)中使用GPU，而高端智能手機(jī)也越來(lái)越多的使用包括專(zhuān)門(mén)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器在內(nèi)來(lái)處理機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。智能手機(jī)芯片多年來(lái)一直在朝著這個(gè)方向發(fā)展，并且也擴(kuò)大到了服務(wù)器領(lǐng)域。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)來(lái)說(shuō)，硬件正越來(lái)越多地圍繞低精度的8或16位數(shù)據(jù)大小進(jìn)行優(yōu)化，而不是更大的32或64位的精確浮點(diǎn)數(shù)，以及少量專(zhuān)用的高度并行指令，如質(zhì)量矩陣乘法。與通用的大型指令集CPU和甚至并行GPU計(jì)算相比，性能和能源效益是不言自明的。約翰o亨尼斯認(rèn)為，谷歌的產(chǎn)品將繼續(xù)使用這些異構(gòu)的集成芯片和非模離散的組件，這取決于不同的實(shí)際用例。
然而，這種向更廣泛的硬件類(lèi)型的轉(zhuǎn)變帶來(lái)了新的問(wèn)題，它增加了硬件的復(fù)雜性，破壞了數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的開(kāi)發(fā)人員所依賴(lài)的高級(jí)編程語(yǔ)言，并進(jìn)一步破壞了Android平臺(tái)。
專(zhuān)用的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件如果它的程序非常困難，那么用處就不是很大，或者如果性能被低效的編碼語(yǔ)言浪費(fèi)了。在C語(yǔ)言中，與更友好的Python相比，矩陣乘法的性能差異為47倍。這是一個(gè)例子，使用英特爾的特定領(lǐng)域AVX擴(kuò)展，達(dá)到了62806倍的性能改進(jìn)。但是，僅僅要求專(zhuān)業(yè)人士轉(zhuǎn)向低級(jí)編程并不是一個(gè)可行的選擇。相反，他認(rèn)為編譯器需要被重新考慮，以確保程序盡可能高效地運(yùn)行，而不考慮編程語(yǔ)言。這種差距可能永遠(yuǎn)不會(huì)完全消除，但即使達(dá)到25％，也會(huì)極大地提高性能。
這也延伸到了亨尼斯設(shè)想未來(lái)芯片設(shè)計(jì)的方式。它的編譯器可能最終在調(diào)度機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中扮演更重要的角色，而不是依賴(lài)于硬件調(diào)度和高強(qiáng)度的、投機(jī)性的無(wú)序機(jī)器?？梢栽试S編譯器決定哪些操作是并行處理的，而不是在運(yùn)行時(shí)，這是不太靈活的，但是可以帶來(lái)更好的性能。
在這里帶來(lái)另一個(gè)好處是，更聰明的編譯器還應(yīng)該能夠有效地將代碼映射到各種不同的體系結(jié)構(gòu)中，因此相同的軟件可以在不同的硬件上盡可能高效地運(yùn)行，并具有不同的性能目標(biāo)。
對(duì)軟件的潛在轉(zhuǎn)變的影響并不止于此。操作系統(tǒng)和內(nèi)核可能也需要重新考慮，以便更好地滿足機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和各種可能最終在野外生存的硬件配置。即便如此，我們今天在市場(chǎng)上已經(jīng)看到的硬件，如智能手機(jī)NPUs和谷歌的云計(jì)算，都是谷歌未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)將如何發(fā)展的愿景的一部分。
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