为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU？
为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU？在人工智能（AI）领域，特别是深度学习和神经网络训练中，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的硬件。但为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU（中央处理单元）呢？让我们通过一个生动的比喻来揭开这个谜团。
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3983 点击 2024-11-04 09:52
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在人工智能（AI）领域，特别是深度学习和神经网络训练中，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的硬件。但为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU（中央处理单元）呢？让我们通过一个生动的比喻来揭开这个谜团。
多年来，浙江大学周晟老师团队与阿里安全交互内容安全团队持续开展产学研合作。近日，双⽅针对标签噪声下图神经⽹络的联合研究成果《NoisyGL：标签噪声下图神经网络的综合基准》被 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2024 收录。本次 NeurIPS D&B Track 共收到 1820 篇投稿，录⽤率为 25.3%。
2024年诺贝尔物理学奖的结果引发了广泛的讨论，原因是其中一位获奖者Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿），并非是传统意义上的物理学家，而是一位极具声望的人工智能研究科学家，被誉为深度神经网络的奠基人和人工智能“教父”。
Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越，被誉为 “神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括：反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新（深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构）。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）在内的诸多人才。
AI，新世界的“钥匙”
Alexnet对人工智能世界具有象征意义，因为现代人工智能的三个基本要素第一次汇聚在一起，第一个要素是神经网络，第二个要素是大数据，即使用ImageNet，第三个要素是GPU计算......
2024年诺贝尔物理学奖揭晓，今年颁给了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和图灵奖得主、AI教父杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的基础发现和发明。
一个受线虫启发的全新架构，三大「杯型」均能实现 SOTA 性能，资源高度受限环境也能部署。移动机器人可能更需要一个虫子的大脑。
中科大成果，拿下图学习“世界杯”单项冠军！ 由中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出的首个具有最优性保证的大语言模型和图神经网络分离训练框架，在国际顶级图学习标准OGB（Open Graph Benchmark）挑战赛的蛋白质功能预测任务上斩获「第一名」，该纪录从2023年9月27日起保持至今。
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。