AlphaGo 的橫空出世讓“人工智能”再度成為街頭巷尾人人討論的話題。而此次大家所談論的“人工智能”與當年的則不可同日而語。

所謂“人工智能”，業(yè)界有強人工智能和弱人工智能之分，其區(qū)別就在于是不是能夠進行“推理”和“解決問題”。強人工智能的定義是直到類神經(jīng)網(wǎng)絡算法可以用強大的運算能力加以模擬之后才開始出現(xiàn)的，但即便如此，以目前 CPU 的運算能力來講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡算法的代價非常之大，于是人們開始使用 GPU 來開發(fā)人工智能。但是 GPU 真的就夠了嗎？可以開發(fā)出真正的人工智能嗎？

在 “人工智能與芯片高峰論壇” 活動上賽靈思中國數(shù)據(jù)中心業(yè)務專家王曉群博士為觀眾帶來了“利用FPGA加速機器學習應用”。王博士首先介紹了人工智能中 “訓練” 和 “推斷” 的區(qū)別，隨后為大家詳細介紹了 CPU、GPU 和 FPGA 的對比及其應用側(cè)重。同時現(xiàn)場還為觀眾詳細講解了幾大類神經(jīng)網(wǎng)絡算法在 FPGA 上面實現(xiàn)的案例，以此深度解析 FPGA 對于實現(xiàn)深度學習的重要意義。