第636章 AlexNet登场(2 / 3)

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  “但你看gpu。它精简了复杂的控制逻辑,把晶片面积全留给了几百上千个小计算核心。”亚歷克斯指著那些数字。
  “深度神经网络的核心运算是什么?就是海量的加减乘除和取最大值。根本不需要复杂的逻辑跳转。”亚歷克斯看著两人。
  “让几个全能的cpu核心排队去处理上百万次简单的乘法运算,这完全是资源错配。”亚歷克斯拋出核心论点。
  “而gpu的几百个核心,可以把这上百万次乘法拆解开,同步进行並行计算。这才是真正的算力匹配!”亚歷克斯提高了音量。
  教研室里安静了几秒钟。
  伊利亚的大脑飞速运转,推演著亚歷克斯的设想。
  “如果真能把我们的代码通过cuda接口迁移到gpu上……”伊利亚喃喃自语。
  “几百个核心同时进行矩阵运算,训练速度绝对会成百倍上升!以前需要一个月的模型,可能两天就能跑出结果!”亚歷克斯接上了伊利亚的话。
  辛顿听完亚歷克斯的长篇大论,陷入了深深的思考。
  他站起身,走到白板前,看著亚歷克斯写下的对比数据。
  “2006年的时候,我一直在研究深层网络训练难的问题。”辛顿缓缓开口。
  亚歷克斯和伊利亚都安静地听著导师的復盘。
  “由於信號在传播过程中会逐层衰减,也就是梯度消失,导致网络根本无法有效训练。”辛顿指出当年的痛点。
  “后来我提出了逐层预训练的方法。先逐层训练好每一层的参数,再堆叠起来整体训练。”辛顿回顾著自己的理论成果。
  “这个理论证明了深度的价值,奠定了基础,但实际操作中,算力一直是我们跨不过去的天堑。”辛顿嘆了口气。
  他转过身,看著亚歷克斯,脸上露出了讚赏的笑容。
  “亚歷克斯,你今天提出来的这个思路非常合理。如果gpu的並行计算真的能解决算力问题,我们就能探索更深层的网络。”辛顿给出了肯定的答覆。
  亚歷克斯兴奋地搓了搓手。
  “既然英伟达想借这个比赛推广技术,那我们就顺水推舟,用他们的硬体拿个冠军。这绝对是一次双贏。”亚歷克斯分析著局面。
  这一切的提前发生,自然是源於夏冬重生產生的蝴蝶效应。
  原本的时空里,亚歷克斯要再过两年才会用gpu在imagenet上一战封神。
  但现在,因为夏冬在太平洋彼岸搅动的风云,促使老黄感受到了危机,提前加大了对cuda的宣传。
  这股算力的东风,恰好吹到了正为进度发愁的亚歷克斯面前。
  辛顿看著这两个干劲十足的学生,做出了决定。
  “伊利亚,亚歷克斯,你们两个马上去比赛官网註册报名。我们用实际行动测试这个设想。”辛顿下达指令。
  “记得报名的时候把我也加上,这种见证技术突破的时刻,我不想错过。”辛顿笑著宣布加入队伍。
  亚歷克斯凑到伊利亚的电脑前。
  “那我们团队叫什么名字?总得有个酷一点的代码代號。”亚歷克斯询问。
  辛顿看著亚歷克斯。
  “这个提议是你发现並提出来的,底层的gpu接口调试肯定也要靠你。名字的话,就用亚歷克斯命名吧。”辛顿直接拍板。 ↑返回顶部↑

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