notontweetter_2017-нояб.-08.jpg

Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) — уровень технологий машинного обучения, характеризующий качественный прогресс, возникший после 2006 года в связи с нарастанием вычислительных мощностей и накоплением опыта. Многие методы глубинного обучения были известны и апробированы существенно раньше, но результаты были весьма скудными, пока наконец мощности вычислительных систем не позволили создавать сложные технологические структуры нейронных сетей, обладающие достаточной производительностью и позволяющие решать широкий спектр задач, не поддававшихся эффективному решению ранее.

Wikipedia

Компания Google применяет Глубокое обучение для своей известной программы AlphaGo. Эта программа впервые в мире смогла обыграть профессионального игрока в популярную логическую настольную игру GO, надо сказать игру с глубоким стратегическим содержанием! Данная победа считается очень показательной: машина победила человека в честном сражении. Google строит датацентры для Глубокого обучения и развивает это направление очень активно, например беспилотные автомобили Goolge используют данные, обработанные в датацентрах Глубокого обучения.

1440832469_1917155021

Компания Nvidia использует свои графические процесоры для создания специальных датацентров. Каждый может, обладая определенными навыками, попробовать их программное обеспечение, которое создано для работы с Глубоким обучением компании Nvidia — https://developer.nvidia.com/deep-learning 

Всем знаком проект компании IBM под названием Deep Blue, компьютер обыгравший в шахматы самого Гарри Каспарова, да, это тоже то самое Глубокое обучение!

Фраза звучит немного дико на русском языке, если вам ближе, можно использовать всегда английский термин Deep Learning.

http---a.amz.mshcdn.com-wp-content-uploads-2016-02-kasparovdeepblue-19.jpg

BITMAINtech_2017-нояб.-08.jpg

Зачем нужны все эти супер-датацентры Глубокого обучения, кроме игр в шахматы и GO?

Например, беспилотный автомобиль собирает в день 4 000 GB данных, туда входят данные с бортовых камер, радаров, сонаров и GPS. Все эти данные надо обрабатывать, и для этого нужны очень мощные специализированные датацентры. Nvidia, Google, Intel, а теперь и Bitmain собираются строить такие датацентры и сдавать в аренду эти мощности.

Intel работает в этом же направлении https://software.intel.com/en-us/deep-learning-training-tool. Не стоит забывать, что автомобили Tesla уже сейчас могут передвигаться без участия водителя по некоторым маршрутам. Apple обучает своего голосового помощника Siri, да и автономные автомобили у Apple имеются.

Bitmain считает, что у них достаточно опыта в разработке чипов и построении специализированных датацентров, чтобы вступить в сражение с такими монстрами как Google и Nvidia. Bitmain разрабатывает свои чипы для обработки больших массивов данных, что позволит создавать супер датацентры Глубокого обучения. Полученные данные смогут быть использованы для различных автономных механизмов, машин, роботов, компьютерных программ.

BITMAINtech_2017-нояб.-08 1.jpg

В датацентрах Bitmain будут использоваться знакомые нам ASIC устройства, теперь они будут искать не заветные блоки Биткоина, а обрабатывать данные для Искусственного интеллекта. Компания заявляет, что у них один из самых обширных опытов на планете в построении энергоемких датацентров с большой вычислительной мощностью.

Другие компании смогут купить готовые устройства или чипы у Bitmain. Среди будущих клиентов Bitmain выделяет компании: Alibaba, Tencent и Baidu.

BITMAINtech_2017-нояб.-08 2.jpg

Ну кто еще хочет поспорить, что майнеры жгут электричество зря?