供应商会对百度的AI基准做出贡献吗?

文章作者:Rick Merritt

«以前:百度开源AI基准

百度的DeepBench背后的研究人员期待着其他处理器供应商(除了英特尔和英伟达)和数据中心运营商为在他们的基准上扩展和运行芯片做出贡献。

“我个人对使用定制硬件的初创公司的AMD gpu和asic的结果很感兴趣，这些公司可能很难运行完整的机型对他们来说，这可能是一种更简单的方式来实现他们的能力，”Diamos说，并指出实验室目前使用的系统带有8个Nvidia TitanX处理器来运行其语音识别模型。

DeepBench测试的是低级的硬件库，而不是数据中心创建的更高级别的AI框架，如百度的PaddlePaddle和谷歌的TensorFlow。

百度人工智能实验室的软件工程师莎兰·纳朗(Sharan Narang)表示:“在框架层面上，这些模型之间存在巨大差异，不同的模型适用于不同的应用，但在框架之下，它们使用了一些常见的操作。”他说:“我们希望能找到对硬件制造商来说更可行的核心共同业务。”

研究人员正在考虑是否需要一个基准来进行推断，这是使用模型在数据中找到模式的独立工作。今天，百度和微软在服务器上使用fpga来加速计算密集型较低的工作。

相互竞争的数据中心运营商是否会在DeepBench上展开合作仍有待观察。

到目前为止，谷歌已经将其TensorFlow框架开源，并创建了一个ASIC来加速其服务器上的推理工作。Facebook发布了一个开源服务器，使用多个Nvidia gpu来训练神经网络。

一些初创企业正在研究用于训练神经网络的优化处理器，包括本周在一个活动上展示其工作成果的Wave Computing，以及英特尔最近收购的Nervana。

DeepBench是网上以及运行它的英特尔和英伟达处理器的初步结果。

本文首次发表于《EE Times》。