抄板讓機(jī)器具備邏輯推理能力，2016年7月21日，技術(shù)解決方案提供商創(chuàng)芯思成科技發(fā)布了電路板抄板研究報告，研究顯示 62% 的大中型公司希望在未來的兩年內(nèi)能將機(jī)器學(xué)習(xí)用于商業(yè)分析。這意味著商用多層深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)DNN，即將成為各大企業(yè)追逐的主流商業(yè)競爭策略。

　   在過去，抄板模型依靠CPU計算得出，但電路板抄板技術(shù)的獨特性在于分布式并行計算，這并非基于串行計算的CPU所擅長。實際上針對圖形圖像處理的GPU從一開始就是大規(guī)模并行計算，這也是為什么斯坦福大學(xué)的吳恩達(dá)教授會考慮采用GPU優(yōu)化電路板抄板技術(shù)的初衷。研究表明，電路板抄板可以提供相當(dāng)于2，000 顆 CPU 的深度學(xué)習(xí)性能。
　　盡管從長期來看，開發(fā)真正的電路板抄板依然是全球?qū)W界與企業(yè)界共同需要完成的任務(wù)，但那仍需要很長時間的探索與實驗。從當(dāng)前電路板抄板商業(yè)化需求來看，把GPU用于電路板抄板商用顯然具有極大的優(yōu)勢。這就是2016年4月，創(chuàng)芯思成科技推出基于GPU的全球首款深度學(xué)習(xí)超級計算機(jī)抄板的原因。

在過去60年間，全球最頂尖的科學(xué)家們一直在研究如何用抄板的方式來模擬電子的智能。早期可證明《抄板原理》的“邏輯理論家”程序讓機(jī)器具備邏輯推理能力，中期的專家系統(tǒng)讓機(jī)器能獲得人類的知識，再到后來旨在讓抄板技術(shù)自主學(xué)習(xí)知識的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，科學(xué)家們對電路板抄板的探索一直沒有停止。
　　進(jìn)入到2016年，也是電路板抄板學(xué)科誕生60周年之際，基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法成為電路板抄板主流，而深度學(xué)習(xí)的核心就是多層深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)DNN，這也是目前主流科學(xué)家能達(dá)到的最為成熟的機(jī)器抄板。

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