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中科院提出国际首个深度学习指令集

来源:www.timetimetime.net 时间:2019-12-31 编辑:思考

作者:倪思杰资料来源:科学网发布日期:2016/3/9 18:009:50

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中国科学院提出国际第一套深度学习指令集

这则新闻(记者倪思杰)在NPC和CPPCC会议期间,记者从中国科学院计算技术研究所了解到。研究所研究员陈纪昀和陈石天研究小组提出的深度学习处理器指令集“计算机语言”获得了计算机体系结构领域顶级国际会议国际计算机体系结构会议(ISCA2016)的认可,其分数在近300份提交的论文中排名第一。2014年,陈纪昀、陈石天研究小组提出了世界上第一套深度学习处理器架构“寒武纪”,而“计算机语言”是“寒武纪”的指令集,成为世界上第一套深度学习指令集。

9日,基于深度学习的围棋程序AlphaGo击败职业棋手李世石,使得深度学习智能处理技术广为人知。

陈石天告诉《中国科学报》记者,深度学习是借鉴生物多层神经网络处理模式开发的一种智能处理技术。这种技术已经被微软、谷歌、脸谱、阿里、迅飞、百度等公司广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别和生物信息学领域,并取得了优异的效果。因此,深度学习被认为是目前最重要的智能处理技术。

然而,深度学习的基本操作是神经元和突触的处理,而传统的处理器指令集(包括x86和ARM等)。)是为通用计算开发的。它的基本运算是算术运算(加法、减法、乘法、除法)和逻辑运算(与或不与)。完成一个神经元的处理往往需要数百甚至数千条指令,深度学习的处理效率不高。因此,谷歌甚至需要使用数万个x86处理器内核运行7天来训练一个深度学习神经网络来识别猫的脸。

“计算机语言”指令直接面对大规模神经元和突触的处理。一条指令可以完成一组神经元的处理,并为芯片上神经元和突触数据的传输提供一系列特殊支持。仿真结果表明,使用“计算机语言”指令集的深度学习处理器与x86指令集处理器相比,性能提高了两个数量级。

专家表示,“寒武纪”在深度学习处理器指令集上的突破性进展为中国在智能工业生态学中占据领先地位提供了技术支持。自2014年中国科学院提出首个“寒武纪”深度学习处理器以来,深度学习处理器已经成为ISCA最受关注的研究方向之一。ISCA 2016年近1/6的论文提到了探索深度学习处理器的“寒武纪”工作。

“目前,阿尔法狗(AlphaGo)等软件算法是在GPU上执行的。今后,如果使用寒武纪带有‘计算机语言’指令集的处理器,深度学习(神经网络)的运算速度将会大大提高。”陈石天说道。

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