云计算与大数据是基础
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计算成本与时间大幅下降。摩尔定律使得计算成本在迅速下降,同时云计算的产品服务成本不断降低和GPU的大规模应用使得集中化的数据计算机能力越来越强大。据统计,从1990年至今的计算成本以年均33%的速度下滑,并且2014年阿里云第四次下调云产品价格,部分服务的降幅达到50&,阿里云的总裁王文彬表示今后云计算价格每年至少降低30%以上。GPU并行架构的集中式计算使得人工智能的发展速度指数级加快。过去训练深度神经网络模型对某一物体的认知需要花费近一年的时间,现在这一时间已被缩短到几天。计算成本不断下降

GPU并行计算使得训练时间大幅缩短。数据显示随着处理器核数的增加,计算时间大幅缩短,在2至4核时体现了近似线性的加速比,甚至到采用32核计算时,并行效率才有所降低。百度第二代深度语音系统应用了HPC技术,系统实现了7倍的提速,使得原先需要几周才能完成的实验现在只需要几天。多核并行计算使得计算性能大幅提升

GPU大幅提升深度学习性能

深度学习对分类准确率的提升依赖于大量数据的训练。随着对数据的价值被不断认识,用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,比如图像、文本或者语音,通过把这些模型暴露在数据的海洋中,使它们得到不断优化,或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。据预计,2015年全球产生的数据总量将达到十年前的20多倍。如此海量的数据给机器学习的提供了足够多的素材。海量增长的大数据为人工智能提供了素材

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